零样本模型在预训练时遗传了一些问题，其中一个特别有害的问题是由于不平衡的网络规模预训练数据导致的标签分布不匹配。我们引入了一种简单且轻量级的方法，通过最优传输来调整预训练模型的预测结果，在广泛的零样本图像和文本分类任务中实验证实了我们的方法能够在准确率上提高 4.8% 和 15.9% 的平均值，并在 21 个数据集中的 17 个中击败了类似 Prior Matching 的基线方法。

Golang缓存库存在争用问题，速度不如其他语言。Otter是一个快速、易用的缓存库，具有出色的命中率和作者支持。它基于BP-Wrapper论文，支持FIFO队列和基于桶的过期算法。Otter具有简单的API、自动配置、泛型、TTL和基于成本的驱逐功能。它是目前最快的缓存库，采用新的S3-FIFO算法，命中率高。使用构建器模式创建缓存对象。

Otter AI是实时语音转录应用程序，可帮助用户在会议、采访或讲座中做笔记。其他免费替代方案包括Descript和Fireflies.ai，它们提供类似的转录服务。Watson Speech to Text是一种API，可将多种语言的语音转录为文本。

We all love when a perfect couple finds each other, like DocArray and Otter.

数据同步利器-otter的搭建使用说明