先前的方法（左图）在训练过程中依赖于人工类的框级标签，并在推理过程中尝试推广到新类别的对象。我们的方法（右图）从大规模图像-字幕对中生成伪边界框标签（无需人工干预），然后使用这些伪标签来改进我们的开放词汇对象检测器。
使用 CodeRL 进行 AI 编码：通过深度强化学习掌握程序合成
CodeRL 是一个全新的程序合成（也称为代码生成）框架，它通过整合预训练语言模型和深度强化学习来实现。通过将单元测试反馈作为模型训练和推理的一部分，并与改进的 CodeT5 模型集成，CodeRL 在竞赛级编程任务中取得了最佳成绩。
用国际象棋来打个比方，CodeRL 不仅仅是成功地玩游戏（编写有效的代码），而是在大师级别上竞争。
下面的 GIF 概述了 CodeRL 的工作原理。
OmniXAI：让可解释的人工智能轻松应用于任何数据、任何模型、任何任务
OmniXAI（ Omni eXplainable AI的缩写）旨在解决解释 AI 模型决策过程中的诸多痛点。该开源库旨 手机号数据库列表 在为数据科学家、机器学习工程师和研究人员提供一站式可解释 AI (XAI) 解决方案，以便在各种任务和应用中分析、调试和解释他们的 AI 模型。OmniXAI 强大的功能和集成框架使其成为蓬勃发展的 XAI 领域的重要补充。
此时，您可能会问：为什么要使用XAI？