「弱监督」共找到 226 篇相关文章
EMNLP 2026高分论文MathDebugger：当合成数据涌入训练集，如何为数学题做体检？
随着合成数据增多，模型需判断数学数据题目能否被信任。北大DCAI团队提出MathDebugger质检BenchMark，覆盖问答两端，评测主流LLM和PRM。还探究能否判断正误、分类错误、修复数据，证明错误标签可作监督信号。
LeCun三顾茅庐，谢赛宁终于入伙！新公司获投10亿美元
图灵奖得主Yann LeCun创立的世界模型初创公司Advanced Machine Intelligence（AMI）宣布完成10.3亿美元种子轮融资，估值35亿美元。DiT作者谢赛宁加入任联合创始人兼CSO，CEO是Alex Lebrun。公司目标是打造理解现实世界的智能系统。
未来两年软件工程展望：从写代码到管 AI，程序员正分化成两种职业
软件行业处在转折点，AI 推动编程变革，企业更重效率。文章围绕五个关键问题展望 2026 年软件工程，分析初级开发者、技能、角色、专家与通才、教育等问题的不同情景，还给出应对建议。
华为推出软工代码智能体SWE-Lego，解锁SFT训练极致性能
华为研究团队推出仅基于监督微调（SFT）的软件工程代码智能体SWE-Lego，无需复杂RL流程，在SWE-bench Verified基准中表现出色，项目已开源。它有数据、训练和测试时扩展三大创新。
刚刚，OpenAI发布CoT监控，增强AI Agent自主能力
今天凌晨，OpenAI发布思维链（CoT）监控技术论文，用于监督AI Agent，增强其自主性。思维链监控可调试故障、合规审计，是构建安全透明AI的蓝图，文中还提及CoT监控必要性及有效方法。
LeCun 两连推！LeJEPA 核心作者最新论文，改写 JEPA 表征坍塌困局
社交平台X上，研究工作VISReg获图灵奖得主Yann LeCun两连推。它精准命中JEPA世界模型核心痛点——表征坍塌，不靠“外挂”、仅用1/10数据，就在15个数据集上力压7大主流自监督学习算法。
生成式推理再排序，可能会是LLM4RecSys的新突破口吗？
Meta AI研究者尝试把推理模型引入推荐系统再排序阶段。论文通过监督微调等赋予模型推理能力，超LLM4Recsys标杆。中期内化物品语意ID，生成推理路径，推理赋能再排序，披露重排序提升空间。
OCR又出宠OpenDoc，速度超MinerU6倍
复旦开源的OpenOCR是面向通用OCR任务的开源平台，其OpenDoc是超轻量文档解析系统。它采用Pipeline模式，两阶段解析不易放大误差。UniRec - 0.1B有独特架构与分层监督训练等创新技术。
斯坦福人均≈0.1张GPU！学术界算力遭「屠杀」，LeCun急了
学术界GPU荒严重，美国顶尖大学人均GPU少，与大厂差距大。如斯坦福人均0.14张，而微软等大厂数据中心算力惊人。这导致人才流向工业界，学术验证能力弱，但部分高校有改善措施。
CMAME | 香港理工大学周原野、周恺等：面向清晰几何边界工程优化的拉格朗日拓扑物理信息神经网络
近年来物理信息神经网络引入拓扑优化领域，但结果边界弥散。本文提出“拉格朗日拓扑物理信息神经网络”框架，将显式可变形基础几何体嵌入可微分物理求解器，提升了优化结果的可制造性与精度。