在敏捷与瀑布方法的对抗中，敏捷团队面临项目时间预测的挑战。传统的确定性预测方法不适应现代软件开发的变化。敏捷预测结合历史数据和概率模型，利用流量指标和蒙特卡洛模拟，帮助团队在灵活性与可预测性之间取得平衡，提高交付准确性和风险管理能力。
本研究提出生成价值学习（GVL），旨在解决智能机器人在不同任务中的时间进度预测问题。GVL利用视觉语言模型的知识，能够有效进行零-shot和少-shot的价值预测，显著提升300多个实际任务的预测性能。
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