「弱监督」共找到 226 篇相关文章
Ultralytics & lightly-train：简化计算机视觉模型训练，无需标签
在计算机视觉领域，获取带标签数据成本高、耗时长。开源项目 lightly-train 用未标记图像和视频自监督预训练，减少标注成本与时间，可集成到现有训练管道，支持多种模型架构和应用场景。
米哈游蔡浩宇，发了个“游戏版ChatGPT”
米哈游蔡浩宇上新AI聊天软件AnuNeko，用户反馈其人性化高但逻辑较弱。AnuNeko出自蔡浩宇新公司Anuttacon，该公司此前还推出实验性AI游戏。如今AI+游戏大势所趋，米哈游新游也加入更多AI元素。
UniSteer用机械臂「拼豆」：让人类指导进入VLA噪声空间强化学习
视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）是机器人操作重要基础模型，但复杂任务成功率低，真机强化学习成本高。微软等机构研究者提出 UniSteer，将人类纠正转换成噪声监督，在多任务测试中提升了成功率。
阿里Qwen3技术报告核心要点解读！
阿里Qwen3技术报告发布，披露模型架构、预训练及后训练等技术细节。其有密集与混合专家两种模型架构，预训练数据量和语种增多，后训练采用强到弱蒸馏提升性能，各模型表现优异。
腾讯提出Vision-SR1：让模型真正学会“看图思考”，而不是“蒙答案”
视觉语言模型（VLMs）存在视觉幻觉和语言捷径问题，限制其可靠性和泛化能力。腾讯提出Vision - SR1训练方法，通过推理分解和自我奖励机制，不依赖外部监督，提升模型视觉感知和推理可靠性。
3D指标超过Nano Banana Pro！浙大开源方案让AI在平面图像里进行立体编辑 | ACM MM'26
当前图像编辑模型处理三维状态常出错。浙江大学ReLER团队提出并开源PhyEdit，用显式3D几何preview指导图像编辑，还加入深度监督，构建数据集和评测基准，成绩超Nano Banana Pro，且GUI也开源。
SceneSplat: 基于3DGS的场景理解和视觉语言预训练，让3D高斯「听懂人话」的一跃
文章引入 SceneSplat，首个在 3DGS 上原生运行的端到端大规模 3D 室内场景理解方法，提出自监督学习方案，构建发布 SceneSplat - 7K 数据集，在多个实验中达 SOTA 效果。
英伟达：RLP 让 AI 在预训练时就学会思考
英伟达研究团队发布 RLP 技术，与传统大语言模型训练不同，它在预训练阶段就让模型学会'先想后说'。通过奖励机制自我监督，实验效果惊人，性能提升显著，不挑数据，打破了大模型训练范式。
Meta刚刚开源DINOv3，横扫60+任务，无标注封神！
今天凌晨，Meta开源视觉大模型DINOv3，采用自我监督学习，无需标注数据。它在60多个视觉任务测试中表现出色，超越同类模型。还引入后处理优化策略，扩展应用场景，能适应多种部署环境。
代码榜刷满分，AI科研却撞墙？140道真实研究题撕开「自进化」真相
新工作MLS - Bench覆盖12领域、140个研究任务，评测前沿模型科研能力。虽模型工程执行强，但科学发现能力弱，当前仍难提出有效算法创新。其评测已纳入Kimi K3和Qwen3.8 - Max官方发版表。