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大模型是基于海量多源数据打造的预训练模型，是对原有算法模型的技术升级和产品迭代，用户可通过开源或开放API/工具等形式进行模型零样本/小样本数据学习，以实现更优的识别、理解、决策、生成效果和更低成本的开发部署方案。
Learning task-specific subspaces via interventional post-training of speech foundation models
Arxiv
0+阅读 · 6月16日
ReMoBot: Retrieval-Based Few-Shot Imitation Learning for Mobile Manipulation with Vision Foundation Models
Arxiv
0+阅读 · 6月15日
Fast Speech Foundation Model Distillation Using Interleaved Stacking
Arxiv
0+阅读 · 6月16日
Half a Link can Be Enough to Predict a Whole Link: Understanding Generalization in Knowledge Graph Foundation Models
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Arxiv
0+阅读 · 6月16日
DeepInsight: A Unified Evaluation Infrastructure Across the Physical AI Stack
Arxiv
0+阅读 · 6月16日
The Dark Regulome: Disentangling Predictability from Regulation in Genomic Foundation Models
Arxiv
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Understanding Diversity Collapse in RLVR via the Lens of Overtraining
Arxiv
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Beyond Classification: A Cough Regression Benchmark for Respiratory Acoustic Foundation Models
Arxiv
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TS-ICL: A Flexible Time-Indexed Foundation Model for Time Series via In-Context Learning
Arxiv
0+阅读 · 6月13日
LISTEN: Lightweight Industrial Sound-representable Transformer for Edge Notification
Arxiv
0+阅读 · 6月13日
SoK: Security and Privacy of Foundation-Model-Powered Robots
Arxiv
0+阅读 · 6月15日
Optimized Sequential Testing for Binary Ensemble Classifiers
Arxiv
0+阅读 · 6月13日
Perceptive Behavior Foundation Model: Adapting Human Motion Priors to Robot-Centric Terrain
Arxiv
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A Pragmatic VLA Foundation Model
Arxiv
0+阅读 · 6月15日
PromptShift-CRC: Drift-Aware Conformal Risk Control for Foundation Models Under Prompt and Domain Shift
Arxiv
0+阅读 · 6月14日
参考链接
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