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本文介绍了一种上下文优化方法，该方法通过维基百科搜索和浏览器工具进行主动信息搜索，并结合基于搜索的训练流程，在无需更新模型权重的情况下，在多个领域实现了稳健的性能提升。
RoboEvolve是一个框架，它协同进化VLM规划器和VGM模拟器用于机器人操作，仅用500张无标签种子图像就实现了数据效率以及鲁棒的持续学习。
研究人员引入了零样本世界模型（Zero-shot World Models, ZWM），该方法在仅使用极少数据（单个幼儿的视觉经验）且无需特定任务训练的情况下，即可达到与最先进模型相当的视觉能力。这项工作展示了通往数据效率可与人类发展学习效率匹敌的AI系统的路径。