摘要：零样本NL2SQL在实现自然语言到SQL中至关重要，它能够在0注释的NL2SQL样例环境中自适应新的数据库、新的SQL语言。现有的NL2SQL研究方法要么根据带注释的数据去微调预训练模型（PLM），要么使用提示词指导大语言模型(LLM)。PLM在模式对齐方面表现良好，但难以实现复杂推理，而LLM在复杂推理任务中表现出色，但无法实现精确的模式对齐。在本文中，我们提出了一个ZeroNL2SQL框

先介绍几个相关概念：1.零样本学习（zero-shot）参考：https://blog.csdn.net/gary101818/article/details/129108491利用训练集数据训练模型，

Paper:YourDiffusionModelisSecretlyaZero-ShotClassifierWebsite:diffusion-classifier.github.io/文章目录相关阅读背景方法大意diffusionmodel的背景知识如何将diffusionmodel应用到zero-shotclassification如何求解实验参考文献相关阅读diffusionmodel（一）

文章目录1概述2模型架构3模块解析3.1获取梅尔频谱3.2speakerencoder3.3AutoVC3.4Vocoder4关键部分参考资料1概述voiceconversion这个任务的目标是输入两个音频，其输入是两段音频，一段音频称为content_audio，另一段称为speaker_audio。模型将抽取content_audio中的说话内容特征和speaker_audio中的语者特征，将

文章目录RAM的优势RAM的创新点总结与展望参考文献大语言模型（LargeLanguageModels）已经给自然语言处理（NLP）领域带来了新的革命。在计算机视觉（CV）领域，Facebook近期推出的SegmentAnythingModel（SAM）工作，在视觉定位（Localization）任务上取得了令人振奋的结果。然而SAM作为一个极致的定位大模型，并没有识别（Recognition）能

这个model可以zero-shot

本文是LLM系列文章的内容，针对《ToolDocumentationEnablesZero-ShotTool-UsagewithLargeLanguageModels》的翻译。工具文档赋能大模型零样本的工具使用摘要1引言2相关工作3实验设置3.1常规的工作流3.2工具使用提示方法3.3评估任务4实证研究结果4.1文档避开了示范的必要性4.2使用文档可以有效的扩展工具4.3使用新的照片与视频工具即插

参考代码：Metric3D介绍在如MiDas、LeReS这些文章中对于来源不同的深度数据集使用归一化深度作为学习目标，则在网络学习的过程中就天然失去了对真实深度和物体尺寸的度量能力。而这篇文章比较明确地指出了影响深度估计尺度变化大的因素就是焦距fff，则对输入的图像或是GT做对应补偿之后就可以学习到具备scale表达能力的深度预测，这个跟车端视觉感知的泛化是一个道理。需要注意的是这里使用到的训练数

实验表明，虽然SAM在一般域的图像上表现出惊人的分割性能，但对于那些非分布的图像，例如医学图像，它的zero-shot分割性能仍然有限。此外，SAM在不同的未

最后再补充Zero-Shot和多模态两个方向。1.Transformer自从去年DETR和ViT出来之后，计算机视觉领域掀起了Transformer狂潮。

Prompter:Zero-shotAdaptivePrefixesforDialogueStateTrackingDomainAdaptation原文链接AksuT,KanMY,ChenNF.Prompter:Zero-shotAdaptivePrefixesforDialogueStateTrackingDomainAdaptation[J].arXivpreprintarXiv:2306.0

6实验实验目的是验证以下几个问题:RT-1可以学习大规模指令数据，并且可以在新任务、对象和环境上实现zero-shot的泛化能力？

训练GPT3的代价是$12百万美元Zero-shotAbilityGPT3的思想是不是能拿掉Fine-tune只需要给定few-shot或者zero-shot就能干相应的任务了。

这篇文章发自OpenAI,首先给出该文的地址以及对应的代码：Blogpapercode该模型是zero-shot模式（没有在任务数据集上做训练），迁移能力很强，甚至预训练好的模型可以在任意视觉任务取得不错的效果

大语言模型的预训练[6]：思维链(Chain-of-thought，CoT)定义原理详解、Zero-shotCoT、Few-shotCoT以及在LLM上应用1.思维链定义背景在2017-2019年之间，随着Transformer模型的提出，计算资源与大规模语料库不断出现，自然语言处理领域发生了翻天覆地的变化，传统的全监督学习的范式逐渐达到了瓶颈，很难在传统的训练方式上取得大幅度提升。这时大规模预训

它开源、多模态、zero-shot、few-shot、监督训练均可。原文原理图：原文算法思想伪代码：OpenAICL

根据其论文显示，Whisper模型在无需微调（zero-shot）的情况下，在多个数据集的测试上鲁棒性更高，错误率更低。关于

论文笔记--PromptConsistencyforZero-ShotTaskGeneralization1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1Prompt-basedzero-shottaskgeneralization3.2PromptConsistencyTraining3.3如何防止遗忘和退化？4.文章亮点5.原文传送门1.文章简介标题：PromptConsistencyforZer

分类目录：《深入理解深度学习》总目录相关文章：·GPT（GenerativePre-TrainedTransformer）：基础知识·GPT（GenerativePre-TrainedTransformer）：在不同任务中使用GPT·GPT（GenerativePre-TrainedTransformer）：GPT-2与Zero-shotLearning·GPT（GenerativePre-Tra

】【深度学习】SAM官方Pytorch代码-各功能模块解析SegmentAnything：建立了迄今为止最大的分割数据集，在1100万张图像上有超过1亿个掩码，模型的设计和训练是灵活的，其重要的特点是Zero-shot

零样本(7篇)：CALIP:Zero-ShotEnhancementofCLIPwithParameter-freeAttentionGuoZiyu;ZhangRenrui;QiuLongtian;maXianzheng;MiaoXupeng;HeXuming;CuiBinMaximumEntropyPopulation-BasedTrainingforZero-ShotHuman-AICoord

零样本参考图像分割ReCLIP:AStrongZero-ShotBaselineforReferringExpressionComprehension论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、背景3.1问题描述3.2预训练的模型架构3.3ColorfulPromptTuning(CPT)3.4基于梯度的可视化四、ReCLIP4.1IsolatedProposalScoring(IPS)4.2CL

论文提出一种zero-shot的基于图卷积网络的解决方案，可以解决训练集和测试集来自不同垂直领域的问题。

OnSecondThought,Let’sNotThinkStepbyStep!BiasandToxicityinZero-ShotReasoning论文略读INFORMATIONAbstract1Introduction2RelatedWork3Stereotype&ToxicityBenchmarks3.1StereotypeBenchmarks3.2ToxicityBenchmark4Met

通过稳健的Retinex分解对曝光不足的图像进行零镜头恢复会议：2020IEEEInternationalConferenceonMultimediaandExpo(ICME)论文地址：Zero-ShotRestorationofUnderexposedImagesviaRobustRetinexDecomposition|IEEEConferencePublication|IEEEXplore论

我们会讨论下思维链(chain-of-Thought)提示词究竟要如何写，如何写的更高级，介绍包括few-shot，zero-shot，循序渐进式和一致性COT的写法

即可获取点击进入→自动驾驶之心【全栈算法】技术交流群CVPR2023中稿paper已经陆续放出来了，自动驾驶之心团队为大家整理了计算机视觉、BEV、分割、Occpuancy、vit、SLAM、Few-Shot/Zero-Shot

在Zero-shot赛道中我们获得了冠军（Winner），在Few-shot赛道中，我们获得了第四名（HonorableMentions）。

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2306.02245.pdf1.引言  分割一切模型（SAM）作为视觉领域的基石模型，有强大的泛化性，能解决很多2D视觉问题。但是SAM是否可以适用于3D视觉任务，仍需要被探索。  目前几乎没有关于3D目标检测的零样本学习，如何使SAM的零样本能力适用于3D目标检测是本文的主要研究内容。  本文提出SAM3D，使用SAM分割BEV图，然后从输出

元学习论文总结||小样本学习论文总结2017-2019年计算机视觉顶会文章收录AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017-2019转载自：http://www.cnblogs.com/jngwl/articles/10221819.html#top1.Introduction在迁移学习中，由于传统深度学习

Few-shotLearning（少样本学习）是MetaLearning（元学习）中的一个实例[1]，所以在了解什么是Few-shotLearning之前有必要对MetaLearning有一个简单的认识。不过在了解什么是MetaLearning之前还是要了解一下什么是Meta。因此，阅读本文后你将对如下知识有一个初步的了解。WhatisMetaWhatisMetaLearningWhatisFew

导语本文将介绍零样本学习、一次样本学习和少样本学习的概念，它们使得机器学习模型能够在仅有有限数量的示例情况下对对象或模式进行分类和识别。在机器学习中，我们通常需要大量的训练数据来训练模型，以便它能够准确地识别和分类新的输入。然而，在现实世界中，获取大规模标记数据集可能是昂贵和耗时的。因此，零样本学习、一次样本学习和少样本学习等技术应运而生，它们旨在解决这个问题。零样本学习（Zero-ShotLea

arxiv.org/pdf/2304.02643v1.pdf代码：https://github.com/facebookresearch/segment-anything贡献1、对未知的数据集和任务具有良好的零样本（zero-shot

文章目录文章思想模型细节1.validdataset2.生成模型的repeat生成的问题3.生成数据的选择4.regularization文章思想PLM有两种形式，一种是UnidirectionalPLMs(类似于GPT)，一种bidirectionalPLMS（类似于Bert）。文章提出**利用两种PLM实现zeroshot的NLUtask，**即分类任务。AunidirectionalPLMg

概述一般的有监督迁移学习分为以下三种：①将训练好的模型作为特征抽取模块（例如以resnet进行特征提取）②在一个相关的任务中训练后直接后直接使用(例如gpt)③在训练好的模型基础上进行微调此外还有无监督学习的方式zero-shot

UniControl在九个不同的C2I任务上进行训练，展示了强大的视觉生成能力和zero-shot泛化能力。论文地址：https://arxiv.org/abs/2305.11147代码地址：h

文章目录一、CLIP模型二、准备三、加载模型四、查看图片处理器五、文本分词六、输入图片和文本，并可视化七、将图片和文字encode生成特征八、计算cosine相似度九、零样本进行图片分类十、编写函数进行图片分类十一、测试自己的函数十二、编写函数对多图片进行分类项目地址：https://github.com/biluko/Paper_Codes_for_fun/tree/master/CLIP一、C

它是一个开源的、多模式的、zero-shot的模型。如果提供一张图像和一段文本描述，该模型可以预测与该图像最相关的文本描述，或者可以预测与该文本最相关的图像。

文章目录摘要本文方法Pixel-wiseVision-LanguageAlignmentShapeConstraintSelf-supervisedSpectralDecomposition推理实验结果摘要由于大规模视觉语言预处理取得了令人瞩目的进展，最近的识别模型可以以零样本和开放集的方式对任意对象进行分类，并且具有令人惊讶的高精度。然而，将这一成功转化为语义分割并非易事，因为这种密集的预测任务

借着Meta发布的SegmentAnything视觉大模型，跟朋友们做了一个最强Zero-Shot视觉应用：最强的Zero-Shot检测器，最强的Zero-Shot分割器，最强的Zero-Shot生成器

Grounded-SAM把SAM和BLIP、StableDiffusion集成在一起，将图片「分割」、「检测」和「生成」三种能力合一，成为最强Zero-Shot视觉应用。

0.介绍GroundingDINO是最新发布的zero-shot目标检测器，在多个数据集上取得了很好的结果。在该方法的基础上，本人修复该方法自动标注的bug，并增加VOC格式。

在这一新的范式下，大语言模型呈现出惊人的zero-shot和few-shot能力，使用较少的训练数据来适应新的任务形式。最近火爆出圈的ChatGPT是利用这一方式。

文章目录前言MotivationInnovationMethodExperimentsFuturework前言这篇是我关于zero-shot读的第2篇文章，和我之前读的关于OODDetection方向的文章有了连接

不过对于本书的读者，或者说ChatGPT的使用者们而言，是否掌握Transformer、BERT、GPT、zero-shot、InstructGPT的原理，并不影响我们基于ChatGPT技术进行实际运用和上层应用开发

视学算法报道编辑：LRS【导读】李飞飞朝着她的北极星「具身智能」又前进了一步！人工智能领域的下一个发展机会，有可能是给AI模型装上一个「身体」，与真实世界进行互动来学习。相比现有的自然语言处理、计算机视觉等在特定环境下执行的任务来说，开放领域的机器人技术显然更难。比如prompt-based学习可以让单个语言模型执行任意的自然语言处理任务，比如写代码、做文摘、问答，只需要修改prompt即可。但机

为了达到像NLP那样zero-shot和few-shot的推广效果，paper从三个方面

零样本学习ZSL形式化表示4.3零样本学习ZSL通用架构4.4零样本学习ZSL面临问题1.SAM三大创新点本文3大创新点：任务：可交互式图像分割模型（交互提示词：稀疏提示{点、框、文本}和密集提示{掩码})、Zero-shot

SegmentAnything摘要体验地址论文地址代码地址这篇文章最近有点火，已经有1万多star了大规模数据集（超过10亿个mask）可以做zero-shot任务引言作者问了三个问题：图像分割成功取决于三个组成部分

01论文核心这篇文章是关于zero-shot背景下的细粒度NER问题，zero-shot的场景，论文中设定的是，train和test数据集的type无交集，train的type是高粒度的，而test的type