The ICL is a rectangular one-piece plate-haptic design lens that is plano-concave. The EVO model, features an update to the design with inclusion of a central port or hole of 0.36 mm (KS-Aquaport) meant to eliminate the need for Nd:YAG iridotomy or iridectomy that was required in patients who had the previous model Visian V4 implanted.

The EVO Implantable Collamer Lens (ICL Model V4c; STAAR Surgical, Monrovia, CA, USA), which has been commercially available since 2011, is a single piece posterior chamber phakic refractive intraocular lens designed with a central port to eliminate the need for iridotomy or iridectomy that was required by earlier implantable collamer lens (ICL ...

The improved model V4c Visian ICL has been designed with a central hole of 0.36 mm (the KS-Aquaport) to overcome these disadvantages, allowing a more natural flow of the aqueous humor. With the central KS-Aquaport, the need to perform preoperative Nd:YAG peripheral iridotomies or intraoperative iridectomies is eliminated, reducing the overall ...

2024年7月18日 · In-Context Learning（ICL）是最近比较火热的方向，其主要针对超大规模模型（例如1750B参数量的GPT-3模型），在只提供少量标注样本作为提示的前提下，即可以实现很惊艳的效果。

2023年4月25日 · 比起小模型，大模型有一个很重要的涌现能力（Emergent ability）就是In-Context Learning（ICL），也是一种新的范式，指在不进行参数更新的情况下，只在输入中加入几个示例就能让模型进行学习，如下图中用ICL做情感分析任务的栗子：忽略...

2024年6月18日 · ICL，即In-Context Learning，是一种让大型语言模型（LLMs）通过少量标注样本在特定任务上进行学习的方法。 这种方法的核心思想是，通过设计任务相关的指令形成提示模板，利用少量标注样本作为提示，引导模型在新的测试数据上生成预测结果。

2024年12月29日 · Abstract: 提出了一种新的Meta训练框架（Meta-training for In-Context Learning），主要的工作是提出了一个新的训练和数据输入的方式提升大模型的ICL能力。MetaICL基本思想：基于多任务的元训练（Meta-training）+ 针对目标任务的少样本推 …

2022年，Google AI 的研究人员发表了一篇论文《PaLM: Scaling Language Models with Pathways》，介绍了一种新的语言模型架构，它可以有效地利用 In-Context Learning 来完成各种各样的任务。 ICL的关键特点包括： 无需参数更新：模型在看到新的输入示例时，不需要对模型的参数进行优化或更新。 这意味着模型能够即时利用已有的知识来做出预测。 利用上下文信息：ICL模型能够利用输入序列中的上下文信息来做出决策。 例如，在NLP任务中，模型可以分 …

又是ICL，所谓ICL，全称为 In-context Learning，即对于类似于ChatGPT、LLaMa 这种通过 Auto-Regressive 方式训练的自回归预训练模型，在 Inference 阶段的时候，只需要简单给出几个示例，就可以让模型拥有、或者说提高类似于示例中所展示的能力，类似于 few-shot ，即少样本 ...

2022年12月27日 · In-Context Learning（ICL）在大型预训练语言模型上取得了巨大的成功，但其工作机制仍然是一个悬而未决的问题。本文中，来自北大、清华、微软的研究者将 ICL 理解为一种隐式微调，并提供了经验性证据来证明 ICL 和显式微调在多个层面上表现相似。