哈工大与宾大联合推出的PointKAN基于Kolmogorov-Arnold网络（KANs）进行点云分析，性能优于传统多层感知机（MLPs）。PointKAN通过Efficient-KANs结构显著减少参数量，同时保持高精度，尤其在小样本学习中展现出强泛化能力。

本研究提出了一种新框架FSL-SNN，通过自特征提取和跨特征对比模块，提高了脉冲神经网络在小样本学习中的特征表示精度，并降低了能耗。实验结果表明，该框架在N-Omniglot数据集上的分类性能显著提升，且与人工神经网络在静态数据集上的表现相当。

本研究提出了一种掩膜图像一致性和差异学习（MICD）框架，旨在提升半监督医学图像分割的效果。该框架通过三个关键模块增强了上下文感知和模型鲁棒性，显著提高了小样本学习能力。实验结果表明，该方法在多个公共医学图像数据集上优于现有技术。

飞桨PP-UIE是一个支持中英文的信息抽取大模型，具备强大的零样本和小样本学习能力，能够高效处理长文本，适用于多种应用场景。

上海交通大学研究团队开发了一种小样本学习方法，用于提升蛋白质突变效果预测性能。该方法已成功应用于Phi29 DNA聚合酶的工程改造。周子宜博士将在9月25日的线上直播中分享该方法的应用。

上海交通大学研究团队开发了一种小样本学习方法，能够提升蛋白质突变效果预测性能。该方法通过元学习构建辅助任务并训练蛋白质语言模型，成功将其转移到目标任务上。研究成果将在线上直播中分享。

哈工大推出FewJoint基准数据集，用于NLP小样本评测。hyper.ai提供其他中文大模型训练的NLP数据集。

哈工大推出了FewJoint基准数据集，供NLP小样本评测使用。hyper.ai还有其他中文大模型训练的NLP数据集可下载。