Tag: Meta-Learning
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Learning to Plan Before Answering: Self-Teaching LLMs to Learn Abstract Plans for Problem Solving
本文提出LEPA自训练算法,通过训练LLM生成预期计划作为抽象元知识来提升问题解决泛化能力,并在多个推理基准上显著优于现有方法。
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Cache-Efficient Posterior Sampling for Reinforcement Learning with LLM-Derived Priors Across Discrete and Continuous Domains
本文提出了一种缓存高效的后验采样框架,通过元学习优化的缓存机制重用LLM先验,显著降低强化学习中的计算成本(查询减少3.8-4.7倍,延迟降低4.0-12.0倍),同时在文本和连续控制任务中保持96-98%的性能。
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The dynamic interplay between in-context and in-weight learning in humans and neural networks
本文通过神经网络中上下文学习(ICL)与权重学习(IWL)的动态交互,统一解释了人类学习中的组合性泛化、课程效应及灵活性与保留性权衡,为认知科学双过程理论提供了新视角。