LeCun领导下的元学习AI：探索自监督编程

近年来，元学习（Meta Learning）已成为人工智能领域的热门研究方向之一。元学习旨在通过学习如何学习，使机器能够在面临新任务时快速适应和泛化，而无需大量的训练样本。在这一领域，Yann LeCun等研究者的工作备受关注。本文将探讨LeCun领导下的Meta AI，它通过押注自监督编程来实现更高效的学习和泛化能力。

自监督学习是一种无监督学习的方法，其中模型从未标记的数据中自我生成标签。这种方法可以帮助模型学习丰富的表示，并减少对大量标记数据的依赖。LeCun认为自监督编程可以成为元学习的一个有效策略，通过使模型自己编写代码来提高其学习能力。

下面我们将介绍一种基于自监督编程的元学习框架，并提供相应的源代码示例。在这个示例中，我们将使用Python编写一个简单的元学习模型，该模型可以自动学习解决不同的数学运算。

首先，我们需要定义一个数据生成器，用于生成数学运算的样本。在这个例子中，我们将生成加法和减法的简单示例。

import random

def generate_sample():
    a = rando