「弱监督」共找到 226 篇相关文章
「推理革命」爆发100天：DeepSeek-R1复现研究全揭秘！
本文深入梳理围绕DeepSeek-R1的复现研究，解析监督微调、强化学习等关键技术细节，介绍相关数据集、训练方法及奖励机制等，还探讨了推理语言模型更多发展方向，为研究提供基础。
谁杀死了那篇好论文？AI顶会乱象：好文被刷，低分论文捧上天
一位AAAI 2026审稿人在Reddit匿名爆料，称评审流程乱象丛生，好论文被拒、弱论文晋级，还有疑似“关系稿”。AAAI启用AI辅助审稿系统，本意提升效率，却让评审更不可控，侵蚀学术信任。
天下苦VAE久矣：阿里高德提出像素空间生成模型训练范式, 彻底告别VAE依赖
当前主流图像生成技术训练范式依赖VAE，带来训练复杂、微调成本高的问题。阿里高德提出EPG，结合自监督预训练与端到端微调，去除对VAE依赖，在训练效率和生成效果上有突破。
Ilya重新定义AGI: 为什么ChatGPT离真正的AGI还很远
OpenAI前首席科学家Ilya在访谈中提出对AGI的新定义，还指出AI规模时代结束，未来拼想法和研究深度。他分析模型评测强但经济影响弱的原因，阐述人类价值函数作用，且SSI战略或调整。
AI 时代的架构治理
本文指出在生成式AI时代，软件开发生命周期瓶颈转变为组织将创意转化为成果并保持架构凝聚力的能力。传统人工监督模式难应对，提出声明式架构策略，介绍其在事件模型、OpenAPI验证器等方面应用。
毕树超入职Meta后首发声：十年前怀疑AGI，如今深信AGI已至！
Meta超级智能团队成员毕树超回溯70年AI进化，称多数人低估AI影响，从怀疑到深信AGI已至。他阐述技术进展、难题与趋势，分享研究心路，回顾自监督学习、强化学习等发展，打破诸多机器学习误解。
DeepSeek终于丢了开源第一王座，但继任者依然来自中国
几千人盲投中，Kimi K2超越DeepSeek成全球开源第一，总榜第五紧追顶尖闭源模型。虽有人质疑其采用DeepSeek V3架构，但团队称有参数调整。当下开源模型崛起，正打破性能弱的刻板印象。
两个LLM互相对线，推理能力起飞：康奈尔团队发布大模型版类GAN训练法
康奈尔大学团队提出面向大语言模型的类GAN训练框架PasoDoble，通过对抗训练两模型提升推理能力，不依赖外部监督，在多模型实验中显著提升数学基准表现，不过在部分领域外任务有局限。
清华联手快手可灵，撞车谢赛宁团队RAE，用SVG再证明VAE已过时
AI图像生成正告别VAE技术。清华与快手可灵联合提出SVG方案绕开VAE，纽约大学谢赛宁团队也提出RAE模型。SVG用自监督特征构建潜空间，在质量、效率和通用性上超传统，证明统一视觉模型可行。
中科院联合清华等发布视觉语言行动推理模型VLA-R1，让机器人先思考再行动
中科院自动化所、清华和GigaAI联合发布视觉 - 语言 - 行动模型VLA - R1，让机器人先思考再行动。它通过构建数据集教模型思维链，结合监督微调与强化学习提升性能，经多场景测试表现出色。