semi-supervised

本文介绍了MAG，一种流形引导的半监督多模态上下文示例选择框架，利用未标记数据改进多模态大语言模型的少样本上下文学习。在八个基准上的实验表明，在标签稀缺场景下取得了一致的性能提升。

本文介绍了Semi-CoT，一种用于链式思维推理的半监督学习框架，该框架利用未标记问题并通过基于熵的选择生成可靠的伪推理链，在数学推理基准上展示了有希望但混合的结果。

本文介绍了PRECISE，它是预测驱动推理（Prediction-Powered Inference）的一种扩展，将少量人工标注与大量LLM判断结合，以生成无偏且方差减小的排名评估指标（如Precision@K）估计。该方法在ESCI基准测试和实际生产环境的A/B测试中进行了验证，仅使用100个人工标注就正确识别出了最佳系统变体，并通过+407 bps的销售改进得到了确认。

介绍了TADDLE，一种用于检测有缺陷的LLM生成同行评审的工具增强代理，以及一个包含50篇ICLR 2025论文的1800条评审的专家标注基准。该系统将检测分解为四个专门的分析工具，并使用两阶段半监督学习进行二元和多标签分类。