研究人员提出了一种新的神经网络训练方法——MLC（Meta-Learning for Compositionality），能够大幅提高神经网络「举一反三」的能力，甚至能够超越人类！ Nature刊登了纽约大学等机构的研究人员在人工智能领域最新突破，证明神经网络具有类似人类语言的泛化性能 ...

2025年10月，Meta等机构发表的论文《Agent Learning via Early Experience》提出了第三条路——“中训练”范式，试图用一种廉价而有效的反馈形式，为Agent训练搭建关键桥梁。

这篇研究创新性地开发了MetaTrans系统，通过整合元学习（meta-learning）和Transformer架构，在34类病理图像数据集（MT-MCD）上实现乳腺癌淋巴结微转移（0.2-2.0mm）和孤立肿瘤细胞（ITCs）的高精度识别。该系统在FFPE石蜡切片、冰冻切片（FS）及显微镜数字图像（DCIs）中 ...