我曾以为科学前沿的未知是我的未知，但实际上人类的绝大部分已知对我来说都是未知的。

本文综述大语言模型在异常检测与域外检测中的研究。余弦距离检测器因嵌入空间各向同性而表现优异；ChatGPT零样本检测有优势但不及微调；无监督聚类与对比学习可媲美监督方法；世界知识、提示微调、领域正则化、伪OOD生成及原型网络等方法均能提升检测性能。

该文综述了遥感图像中飞机检测与分类的深度学习研究，涵盖混合聚类主动学习、多模态自监督网络、零迁移学习、FGVC-Aircraft数据集、光学遥感目标检测综述、半监督联邦学习、场景分类综述、少样本检测及多光谱融合等方法进展与挑战。

该论文提供了一个分析框架，用于研究已知类别如何帮助发现新的类别。通过引入新型的NCD谱对比损失（NSCL）和图论表示，论文证明了通过最小化NSCL目标函数可以得到可证明的误差界限和NCD的充分必要条件。实证结果表明，NSCL在常见基准数据集上能够匹配或胜过多个强基准方法，具有实际用途和理论保证。

信息的效率由已知、预期、意外和重复共同完成。正向的效率促使信息向相同方向强化，反向的效率则是促使信息向不同方向强化。