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本文介绍了一种弱监督多标签比例学习框架，用于使用SAR图像和多模态数据进行海冰类型预测，相比有监督基线实现了显著的准确性提升。
本文研究了弱监督ByT5微调用于重音感知的句子级菲律宾语字素到音素转换，在人工修正的测试集上显著降低了音素和字符错误率。
SUFLECA是一个弱监督框架，用于零样本CAD到图像对齐，通过从预训练视觉表示中扩大基于几何的特征学习，在ScanNet25k上实现了最先进的准确率。
GUICrafter提出了一种弱监督GUI智能体，利用海量未标注截图和两阶段课程学习框架，减少对昂贵人工标注的依赖，仅用UI-TARS系统0.1%的数据即达到了与之竞争的性能。