「弱监督强」共找到 1171 篇相关文章
Vision-Zero：零数据VLM自我进化！陈怡然团队提出零监督训练新范式
陈怡然团队提出零监督训练新范式Vision-Zero，在多模态任务表现突出。它借鉴自博弈技术，设计自博弈框架，解决数据稀缺和知识天花板问题，还缓解跨能力负迁移，开源代码与模型可供研究。
把 UI 生成接进流水线：基于半监督评测体系的 UI 自动化生产实践
本文来自蚂蚁集团黄兆嵩在 QCon 2026 的演讲，探讨生成式 UI 技术重塑生产方式。提出系列工程实践，包括高质量生成、LUI 场景应用及质量监控迭代，让前端生产自动运转、用户体验随需而变。
仅需10%思维链标注，等同全量性能！中科院发布推理监督新范式
中科院计算所团队提出新框架PARO，让模型学习固定推理模式自动生成思维链，只需标注1/10数据就能达全量人工标注性能，适合规则清晰领域，为推理监督提供新思路。
HAMi 2.7.0 重磅发布 | 异构芯片全面拓展，调度更稳、生态更强
Dynamia密瓜智能宣布发布HAMi 2.7.0版，在硬件生态、调度器、应用层生态等方面有显著进展。硬件上支持昆仑芯、燧原、AWS等芯片；调度器优化了资源计算和可观测性；应用层与vLLM、Xinference等整合。
论文发表 || 如何基于累积过程变换学习弱非线性振动方程（EvLOWN）
2026年3月6日，赵林等教授团队在《Advanced Science》发表论文。提出EvLOWN数据驱动理论，利用平均法重构推断方程目标，扩展微小效应可推断性边界，在多领域应用效果好，但有未考虑SDE等局限。
SimpAgent (ICCV2025 Highlight)：上下⽂简化重塑GUI智能体，更少计算，更强性能
在多模态大模型加持下，纯视觉GUI智能体成通用操作智能体重要方向，但面临元素与历史上下文问题。哈工深和华为提出SimpAgent，从上下文简化建模入手，实现更快更强性能，工作被ICCV 2025录用。
一键抠图有多强？19Kstar 的 Rembg 开源神器，5 大实用场景颠覆想象！
在视觉内容需求旺盛的当下，背景抠图工具至关重要。Rembg 是能在本地完成高质量图片背景抠图的开源利器，累积 19.1K ⭐。本文通过项目详解等带你深度了解它的魅力。
ICML 2025 | 清华、上海AI Lab提出专家级医学基准MedXpertQA，看o3、R1哪家强
本文由清华和上海AI Lab学者撰写，提出专家级医学基准MedXpertQA。现有医学基准难度和临床相关性不足，而MedXpertQA极具挑战、临床相关性高，构建严格，评测显示前沿模型在医学领域提升空间大。
推荐系统进入“大模型时刻”：昇腾NPU如何支撑千亿级生成式推荐落地
文章基于华为郭威在2025 AICon大会演讲，复盘华为推荐技术探索。介绍FuXi-α、β模型设计，解决训练和推理难题；分享“多阶段统一建模”进展，提出Performance Law；还介绍了训推系统优化及未来聚焦“强算力”“强模型”融合。
比传统方法强7倍：Anthropic物理隔离危险知识，重塑大模型安全训练范式
Anthropic团队提出选择性梯度掩码技术（SGTM），在训练阶段将危险知识物理隔离到特定参数并剔除，实现安全性与通用能力更好平衡，抗恢复性是传统方法7倍，还能处理未标记危险数据。