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提出一种协作学习框架，用多个异构小模型替换单个大模型进行推理（模型切片），并通过金字塔监督蒸馏改进跨模型协作，在多跳问答、数学推理、代码生成等任务上达到与大模型相当或更优的性能，且推理效率更高。
本文探索使用指令调优的LLMs分析科学学习中的协作学生意义构建，发现推理增强提示和知识状态诊断能改善与专家注释的一致性。
本综述对从欧几里得数据到图结构数据的协作学习进行了全面研究，旨在整合这一新兴领域并识别开放性挑战。
本文提出了一种鲁棒双模型协作随机向量函数链网络（KRPRVFL），通过利用核风险敏感均值p幂准则和协作学习，以在存在噪声标签和离群点的情况下提高分类准确性。
介绍Collate，一种面向协作神经网络学习的训练框架，可处理具有延迟约束的异构边缘设备，以最小开销实现精度提升。
MOSAIC是一种新颖的框架，利用冻结的大语言模型生成语义嵌入和层次化预测提示用于知识追踪，在多个基准上取得了最先进的结果。
Jim Fan 宣布团队推出 ENPIRE，首次将 AutoResearch 带入物理世界，为 8 个 Codex 智能体配备机器人、GPU 和 token，使其在真实硬件上自主学习和协作完成任务。
OpenAI 提出了一种机器教学方法，其中教师神经网络学习选择最具代表性的示例来教导学生网络识别概念，通过将示例与人类可理解的特性相关联而不是任意的特征编码，产生可解释的结果。