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标签：meta-learning

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meta-learning

共 2 篇

主题归档 · 2026-08-04

从 Fast Weights 到 MAML 与 RL²：把“解任务”改写成“学会快速产生解”

梳理 fast weights、Learning to Learn、MAML 和 RL² 的共同问题意识：外层训练不再只寻找某个固定任务的最优参数，而是学习一种能利用少量新数据快速生成任务解的内层更新过程。

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论文精读 · 2026-06-10

Post-training is (Massive) Supervised Learning：后训练正在把 LLM 带回“大规模监督学习”吗？

这篇 position paper 认为，当前 LLM 的大规模后训练正在把评测分布变成训练分布；即使从随机初始化开始，只靠数学/代码 SFT 数据也能在对应 benchmark 上取得不低成绩，因此很多“推理能力”可能首先是分布拟合能力，而不是开放泛化能力。

LLM post-training supervised learning SFT RL reasoning meta-learning