UrbanGPT是一种创新的时空大型语言模型，它通过结合时空依赖编码器和指令微调技术，展现出在多种城市任务中卓越的泛化能力和预测精度。这项技术突破了传统模型对大量标记数据的依赖，即使在数据稀缺的情况下也能提供准确的预测，为城市管理和规划提供了强大的支持。
华南理工大学和香港大学的研究人员在ICML 2024上提出了一个简单而通用的时空提示调整框架FlashST，通过轻量级的时空提示网络和分布映射机制，使预训练模型能够适应不同的下游数据集特征，显著提高了模型在多种交通预测场景中的泛化能力。
通过提示查询生成模块和任务感知适配器，大一统框架VimTS在不同任务间实现更好的协同作用，显著提升了模型的泛化能力。该方法在多个跨域基准测试中表现优异，尤其在视频级跨域自适应方面，仅使用图像数据就实现了比现有端到端视频识别方法更高的性能。
第一个以「泛化」能力为核心设计原则的可学习图像匹配器来了！
近日，又一惊人结论登上Hacker News热榜：没有指数级数据，就没有Zero-shot！多模态模型被扒实际上没有什么泛化能力，生成式AI的未来面临严峻挑战。
图学习领域的数据饥荒问题，又有能缓解的新花活了！
第一个针对「Segment Anything」大模型的域适应策略来了！相关论文已被CVPR 2024 接收。
近年来，LLM 已经一统所有文本任务，展现了基础模型的强大潜力。一些视觉基础模型如 CLIP 在多模态理解任务上同样展现出了强大的泛化能力，其统一的视觉语言空间带动了一系列多模态理解、生成、开放词表等任务的发展。然而针对更细粒度的目标级别的感知任务，目前依然缺乏一个强大的基础模型。
深度学习模型因其能够从大量数据中学习潜在关系的能力而「彻底改变了科学研究领域」。然而，纯粹依赖数据驱动的模型逐渐暴露出其局限性，如过度依赖数据、泛化能力受限以及与物理现实的一致性问题。
港大发布通用图基座模型OpenGraph，巧妙从LLM中蒸馏零样本图泛化能力。
