#零样本学习

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GAS-PFN将道路拓扑通过随机游走扩散融入PFN合成先验，配合双通道掩码推理架构，在六个基准上实现零样本交通预测，MSE较TimePFN平均降低34.0%，较通用零样本预测器降低27.7%。

一项免训练的零样本晶圆图分类框架，利用冻结多模态大模型与规则排序提示，在Mixed-WM38和WM811K数据集上分别达到93.8%和81.3%的总体准确率，为半导体缺陷检测提供新思路。

Dream Labs发布Dream-1机器人操控模型，Reddit用户实测零样本部署速度极快，但出现抓错物体且无法停止的随机行为。本文分析其零样本能力与可靠性隐患。