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Yiyang Shen
Yiyang Shen
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新的半监督生成模型解决了标签缺失的不完整多视图数据问题
研究人员开发了一种新颖的半监督生成模型，旨在应对不完整多视图数据集成所带来的挑战，尤其是在标签稀缺的情况下。该模型通过最大化无标签样本的似然性来统一使用有标签和无标签数据，以学习一个与应用于有标签数据的“信息瓶颈”原则相一致的共享潜在空间。该方法还结合了特定模态的信息和跨视图互信息最大化，以改进跨不同数据视图的共享信息的提取，从而在复杂数据集上提高预测和生成性能。
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LLM-as-a-Judge框架通过新颖的奖励系统提升AI推理能力
研究人员开发了一种新颖的半监督学习框架，该框架利用大型语言模型（LLM）作为裁判来将知识蒸馏到AI模型中。该方法采用连续的思维链（CoT）奖励，该奖励由裁判LLM的输出来计算，为未标记数据提供有效的训练信号。该框架在利用地面真实奖励的方法方面，表现出相当或更优的性能，尤其是在未标记数据增加的情况下。将这种基于LLM的奖励与半监督设置中的可验证奖励相结合被证明具有协同作用，在各种任务和模型架构中将数学推理能力提高了5-10%。