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Loki 即插即用预测规则扩展预训练模型
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AI 综述
2026年10月3日，arXiv cs.LG 分类发布研究，提出 Loki——一种用 Fréchet 均值替换 argmax 的即插即用预测规则，无需额外训练即可让预训练模型预测新类别或提升零样本性能。报道称，在 ImageNet 上借助外部度量，Loki 相对 SimCLR 最高提升 29.7%，并可扩展至数十万类别；无外部度量时，用类别嵌入自导度量在 CLIP 等零样本模型上提升 10.5%。目前进展仅见于该篇论文报道，后续暂无更新。
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最新进展10月3日 12:00
arXiv 发布 Loki 预测规则，无需重训即可扩展预训练模型至新类别。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月3日
- arXiv：cs.LG（机器学习，全量分类）几何感知适配：无需重训即可扩展预训练模型至新类别
研究者提出 Loki，一种用 Fréchet 均值替换 argmax 的即插即用预测规则，无需额外训练即可让预训练模型预测新类别或提升零样本性能。在 ImageNet 上，借助外部度量，Loki 相对 SimCLR 最高提升 29.7%，并可扩展至数十万类别；无外部度量时，用类别嵌入自导度量在 CLIP 等零样本模型上提升 10.5%。
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