几年前，在大模型起来之前，深度强化学习DRL 的下一个热点研究范式就是Meta RL。那么，现在，Meta RL要卷土重来，在Foundation Model上搞起来。 ReasoningBank: Scaling Agent Self-Evolving with Reasoning Memory ...

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 ...

本研究针对深度学习模型在金融预测中面临的数据依赖性强、计算资源消耗大等瓶颈问题，创新性地采用元学习（Meta-SGD）框架对股市（NASDAQ、S&P 500）和加密货币（比特币、以太坊）进行多任务联合预测。通过对比LSTM、GRU、CNN及混合模型的RMSE、MAE和R2 指标 ...

针对传统元学习(Meta-Learning)在双级优化中存在的二阶梯度传播不稳定、参数敏感性问题，研究人员创新性地提出Meta-DDA框架 ...