基于偏好的强化学习已成为机器人学习中的一个新领域，其中人类通过表达对不同状态 - 动作序列的偏好，对机器人行为起到关键作用。为了应对机器人实际政策制定的要求，我们通过扩展每个查询收集的信息，包括偏好和可选的文本提示，解决了样本效率挑战。为了处理额外的查询信息，我们重新制定了奖励学习目标，包含灵活的重点内容 —— 那些包含相对高信息量并与预训练语言模型从文本中零 - shot 处理的特征相关的状态 - 动作对。通过模拟场景和用户研究，我们分析了反馈及其影响，揭示了我们工作的有效性。此外，收集到的集体反馈有助于在模拟的社交导航环境中对机器人进行社会合规轨迹训练。我们提供了训练策略的视频示例，网址为 https:// 此处替换为视频链接

Feb, 2024

本篇论文提出一种新的零样本学习范式，其适用于任何格式，并适用于一系列语言任务，如文本分类、常识推理、指代消解和情感分析，并将零样本学习转化为多选任务，从而避免大规模生成模型的问题。该方法不仅增加了模型的推广能力，而且显著减少了参数的数量，同时具有高效的训练和部署特点。经实验结果表明，该方法在多个基准测试中表现卓越，且仅使用了 235M 的参数，远小于拥有十亿参数的现有先进模型。

Oct, 2022

改善大型语言模型在通用语言理解任务上的零样本推理能力的方法，通过建立一个自动代理来指导大型语言模型的推理过程，将零样本推理能力进一步发挥到更多任务中，取得了在众多数据集上的最先进的零样本性能。

Oct, 2023

本文旨在解决搜索引擎在非英语语言中的信息检索问题，并提出了基于预训练的多语言语言模型的检索系统，能有效提高阿拉伯语，普通话和西班牙语的检索准确性，并通过在英语数据集中增加目标语言样例来改进性能。

Dec, 2019

通过无监督对话查询改写，解决了普遍存在的语义歧义和遗漏问题，提升了零样本会话搜索的性能和可解释性。

Jul, 2023

探讨了用于意图识别的广义零射击模式，并使用句子对建模方法，通过任务转移进一步提高性能，使用语境编码器的预训练技术使模型适用于主要且适应不断变化的应用。

Jun, 2022

本研究提出一种基于 Zero-Shot Adaptive Transfer 方法的领域自适应对话代理模型，通过利用槽位描述信息实现可重用概念在领域之间的迁移，并避免了显式概念对齐的训练复杂度，实验结果表明此模型在多达 10 个领域的数据集上性能显著优于之前的最优系统，特别在低数据情况下表现更出色。

Aug, 2018

该研究提出了一种基于逻辑引导的语义表示学习模型，通过知识图谱嵌入和逻辑规则，在已知和未知关系之间建立联系，用于零样本关系分类。实验结果表明，该方法可以推广到未见关系类型，并取得了有希望的提升。

Oct, 2020

利用大型语言模型作为零射击学习器的模块化人工智能代理的鲁棒性和性能可以通过迭代式机器教学方法提升，该方法通过有限的人类反馈在时间上训练人工智能代理，从而解决零射击学习的质量限制，并利用初始部署的数据和零射击学习器的输出或注解来训练更小且任务特定的替代模型，从而降低经济成本和环境影响。在三个与对话式人工智能代理相关的任务上的结果表明，在任务的复杂性和零射击学习器的性能决定下，仅对数据集的 20-70% 进行监督就可以实现接近理想结果的性能。

Jan, 2024

通过使用预先训练的文本语言模型（BERT），我们提出了一种简单的方法来训练使用深度 RL 的指令跟踪代理，以适应自然人指令，从而在人类给出自然指令的情况下，实现从合成模板命令到指令的零 - shot 传输。

May, 2020