arXiv cs.AI· Yu Liu, Youxing Li, Yuedong Tan, Zhiwei Yang, Zihan Su, Hanqi Feng, Shaojie Zhang, Libin Liao, Zihao Wan, Chenxu Wu, Cong Cao, Fangfang Yuan, Yanbing Liu, Ziheng Chen, Pei Fu, Radu Timofte, Zongwei Wu, Nicu Sebe, Barnabas Poczos, Jian Luan·· 3 天前AI 评分34
A-RSI：面向零数据多模态自我改进的自适应任务刷新
A-RSI: Adaptive Task Refresh for Zero-Data Multimodal Self-Improvement
AI 导读
A-RSI 提出了一种面向零数据多模态自我改进的自适应任务刷新方法，通过监控训练日志中的奖励变化与准确率，在学习信号下降时更新任务池。该方法利用静态程序库生成多模态问题并导出可独立核验的答案，全流程无需外部训练数据或人工标注。在包含 11 个基准的主测试集上，A-RSI 仅凭 800 个新任务将平均成绩从 57.77 提升至 61.05。
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org