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TEAL：数据湖分析编码智能体的无监督工具演化
论文提出 TEAL，让编码智能体在无标签条件下为数据湖分析演化可复用工具库，由 Explorer 与 Critic 双智能体从互补证据提出工具，并引入 TEAL-Q 生成合成问题。在 KramaBench 与 LakeQA 上，Sonnet-5 在 15 步预算下分别提升 9.3 与 21.7 分…
arXiv cs.AI11 天前
#无监督学习
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无监督多模态奖励建模：冻结 Qwen3-VL 中间层超越 GPT-4o
一篇 arXiv 论文提出无需人工偏好标注的多模态奖励模型：在冻结的 Qwen3-VL 主干中间层上训练线性头，用同图扰动字幕做对比打分，标注数据仅用于选层。该方法在 32B 规模下于三个基准上追平或超过 GPT-4o，VL-RewardBench 领先 6.6 分，算力仅为微调的千分之一。研究还…
arXiv NLP20 天前
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RLCE：用比较证据强化学习训练社交智能
论文提出 RLCE（Reinforcement Learning with Comparative Evidence），一种无需人工标注真值即可从无标签数据中学习社交理解能力的强化学习方法。它通过构造「证据测试」比较同一 rollout 组内不同答案，判断哪种解释更受可观测证据支持，并随策略更新动…
arXiv cs.AI26 天前
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NEST：面向多尺度聚类的嵌套嵌入表示
受 Matryoshka 表示学习启发，论文提出无监督框架 NEST，在单一嵌入中编码由粗到细的嵌套聚类结构，随维度增加实现更细粒度区分。实验表明学习到的嵌入距离比输入更贴合层级距离，并在视觉、文本与单细胞数据上验证了多尺度组织能力。
arXiv cs.LG9 天前
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论文提出 AnoMix 多教师评分蒸馏用于无监督时间序列异常检测
研究提出 AnoMix，从冻结教师检测器的训练集异常分数中提取弱成对监督，并用 CoRank 多教师排序蒸馏目标训练学生模型。在 7 个基准数据集上，AnoMix 将互补评分原则整合进单一轻量模型，参数量不足 8 万，优于单个检测器与静态分数集成。零样本变体显示蒸馏排序信号可迁移至未见数据集。
arXiv cs.LG10 天前
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论文评测双曲空间与聚类算法，专利权利要求无监督分类跨类检索提升52%
研究在4.5万件美国专利上训练双曲与欧氏 VAE，发现双曲模型检索真正跨类别现有技术的比例高出52%（18.76% vs 12.34%）。论文还发现技术领域的分类广度与专利密度可预测方法效果，并开源含91项测试的完整实现，为跨分类码检索提供实用信号。
arXiv cs.AI20 天前
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无监督异常检测成败的子空间视角
论文基于子空间追寻假说，用名义分量诱导的 meet、union、join 几何刻画重建式无监督学习的两种失败模式：过度学习范围导致 join 盲区，容量不足导致 meet 偏好与名义保真度损失。作者提出 Dynamic Push and Pull 与嵌套流形雕刻方法，在标准基准和未见图像退化上改进…
arXiv cs.LG37 天前
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无监督GNN求解社交网络最小支配集
论文提出一种无监督图神经网络框架求解NP难的最小支配集问题，训练时无需真值解。在12000张合成图上训练后，推理速度比元启发式基线快55倍、比监督学习快14倍，并在真实社交网络基准上取得最优或近优解，且能泛化到未见图分布。
arXiv cs.LG47 天前
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CLUE：无监督事件类型归纳与标注的对比学习框架
论文提出 CLUE 框架，用于事件类型归纳、命名与标注，以减少人工事件本体构建的成本与偏差。其贡献包括设计同时表达动词中心视角与语义视角的联合嵌入表示，使用对比损失引导聚类进行事件类型归纳，以及事件命名与精炼。实验验证了方法有效性，代码已开源。
arXiv NLP20 天前
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Sheaf SyncMap：稳定无监督持续分块
论文针对无监督持续分块中准确性与时间稳定性的矛盾，提出用层（sheaf）正则化减少去中心化 SyncMap 的局部不一致。实验在 18 个 CGCP 图中有 12 个（双态记忆）和 17 个（动态记忆）取得最高 NMI，并在分布漂移后保持高 NMI，避免负迁移。
arXiv cs.LG39 天前