New McKinsey Global Institute research finds that the business case for climate adaptation is compelling: it’s a strong buy. Every dollar spent today on proven measures like air conditioning,...

For decades, Asia-Pacific has focused on spurring growth, building its cities, expanding industry and connecting markets. Now an equally important task is emerging: protecting what has been built,...

Human societies have long found ingenious ways to cope with extreme weather; and India is no exception. Today, India, with its diverse climate, faces particularly high exposure, write Mekala...

Despite an extraordinary economic payoff — every $1 spent on climate adaptation avoids up to $7 in damages — the world is spending less than half of what is needed, leaving billions of people...

Effective climate adaptation can strengthen countries’ resilience, protect vulnerable communities, and support economic growth. But while the world has the tools, the level of investment needed to...

Places across the world already experience patterns of extreme weather. These patterns could shift in intensity, frequency, and duration as the Earth warms—but not everywhere, not in the same way,...

The benefits of adaptation far outweigh its costs. Yet, the world today spends just one-third of the amount needed to protect everyone exposed to hazards to developed-economy standards. What would...

本研究提出了一种联合闪回适应方法，以解决大语言模型在增量学习中的灾难性遗忘问题。通过引入旧任务提示，增强新任务的泛化能力，减少旧任务的遗忘。实验结果表明，该方法效果显著。

本研究提出了一种新的参数高效微调架构ABBA，旨在解决大语言模型在新领域适应的挑战。该方法通过低秩矩阵的哈达玛积更新，增强了模型的表达能力，并在算术和常识推理测试中超越了现有方法。

本研究提出了一种利用大规模足球数据集和大型语言模型进行微调的方法，以解决视觉语言模型在足球领域转移学习能力不足的问题，从而显著提高视觉问答和动作分类的准确率。

本研究提出了一种新方法，增强强化学习代理在环境变化中的适应能力。通过优先级探索和采样策略，保护先前知识，显著降低灾难性遗忘，提高实际应用价值。

本研究探讨了变压器模型的两种学习模式：权重内学习（IWL）和上下文学习（ICL）。结果表明，环境的可预测性影响这两种模式的平衡。在高稳定性环境中，IWL更有效，而在低稳定性环境中，ICL更具优势。这为学习模式的转换和训练方法的改进提供了新见解。

本研究提出了两项创新，旨在解决预训练语言模型在固定分词方案下的低效问题，特别是在多语言和专业应用中。通过Tokenadapt分词器移植和多词超标记的预分词学习，显著降低了重新训练的需求并提升了性能，展现出广泛的潜在影响。

本研究提出了一种新的频率适应与分散框架（FAD），有效解决跨域少样本学习中的显著分布转变问题。FAD通过频域建模提升模型的泛化能力，实验结果表明其在Meta-Dataset基准测试中优于现有方法。

本研究提出了一种基于强化学习的多旋翼容错控制框架，结合在线变压器适应模块，能够实时推断潜在表示并适应新系统模型。实验结果表明，该方法成功率高达95%，显著优于现有技术。

本研究提出了一种噪声优化条件扩散（NOCDDA）方法，以解决无监督领域适应中高置信度伪标记样本稀缺的问题。实验结果显示，NOCDDA在多个基准数据集上的表现显著优于31种先进方法，验证了其稳健性和有效性。

本研究提出了一种低功耗在线适应框架，通过动态调整发射阈值，增强脉冲神经网络（SNNs）对分布变化的鲁棒性，具有重要的设计启示。

本研究提出了一种基于概念的无监督领域适应（CUDA）框架，旨在解决概念瓶颈模型在领域转移中的性能下降问题。通过对抗训练和松弛阈值，CUDA提高了模型的鲁棒性，实验结果表明其在真实数据集上的表现优于现有方法。

本研究提出FLAIR框架，旨在解决动态数据库中因概念漂移导致的学习模型性能下降问题。通过引入“上下文适应”新范式，FLAIR显著提升了适应速度和准确性，展现出良好的实际应用潜力。

本研究探讨了文本到图像生成模型在文化适应性方面的不足，特别是对俄罗斯文化的理解。提出了一种基于文化代码的数据集处理方法，实验证明该方法能有效提高模型对俄罗斯文化的认知，改善生成质量。