总结：zero-shot和ood本是机器学习的不同概念（二者的早期文章中，皆无互相提及），zero-shot一词随着任务多样性，逐渐与class label脱钩，产生与ood之间的overlap。而这一部分的意义，皆在于考验模型的泛化性能（generalizability)。

2025年1月21日 · 将 One-Shot 与 Few-Shot、Zero-Shot 区分开的原因是它最接近某些任务与人类沟通的方式。 相比之下，如果没有示例，有时很难传达任务的内容或格式。 Zero-Shot（0S） 和 One-shot 类似，但不允许提供样本，只给出描述任务的自然语言指令。

单样本学习（one-shot learning，通常用于对象分类） 一种机器学习方法，通常用于对象分类，旨在通过单个训练样本学习有效的分类器。 另请参阅少量样本学习。

我感觉，从论文质量上，full paper ≈ short paper 略大于 findings 明显大于 workshop。 对比full & short paper，理论上讲，full paper一般都是较为完整的工作，模型较为复杂，对一些可能性作了较为全面的探索，而short paper一般都是straightforward但是有效的小方法，定义了一个问题，或者汇报了一个negative的结果。

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[6]Zero-Shot Learning via Class-Conditioned Deep Generative Models. [7]Semantic Autoencoder for Zero-Shot Learning. [8]Zero-Shot Recognition using Dual Visual-Semantic Mapping Paths. [9]An Empirical Study and Analysis of Generalized Zero-Shot Learning for Object Recognition in the Wild. [10]An embarrassingly simple approach to zero-shot learning

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七分身镜头 cowboy shot, 人物面朝远方(背对) facing away, 特写 close up, 多视图 multiple views, 电影镜头cinematic angle, 这些提示词用来. 表现画面和构图角度是很好用的！

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2025年2月27日 · 还有更厉害的是Zero-shot Learning,直接给它一个叙述,说现在要做翻译了,来看GPT能不能够自己就看得懂,就自动知道说要来做翻译这件事情。 GPT在没有微调的情况下，这种使用方法虽然准确率不够高，但是随着GPT参数量的增加，在一定程度上仍然有着一定的准确率。