新智元报道  编辑：LRS【新智元导读】DeepMind最近的研究提出了一种新框架AligNet，通过模拟人类判断来训练教师模型，并将类人结构迁移到预训练的视觉基础模型中，从而提高模型在多种任务上的表现，增强了模型的泛化性和鲁棒性，为实现更类人的人工 ...

DeepMind最近的研究提出了一种新框架AligNet，通过模拟人类判断来训练教师模型，并将类人结构迁移到预训练的视觉基础模型中，从而提高模型在多种任务上的表现，增强了模型的泛化性和鲁棒性，为实现更类人的人工智能系统铺平了道路。

目前COA建模问题中，网络结构一般通过领域专家经验直接给出，可通过关键链路的灵敏度分析方法，采用动作集查找算法（SAF）进行边删除后的节点联合概率分布计算，与Kullback-Leible散度算法相比，SAF算法的区分度更高，更有利于IN建模较优结构的学习生成。

在概率论中，全变差距离（英语：total variation distance）是概率测度的一种距离。它也是一种统计距离度量，有时也称为统计距离（英语：statistical distance）或变差距离（英语：variational distance）。