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本列表汇集了无监督学习领域的最新研究，涵盖多模态推理、异常检测、时间序列分析等应用，展示了无监督方法在各个领域的广泛潜力。

大规模无监督微调大型语言模型的规律

A widespread strategy for obtaining a language model that performs well in a target domain is to fine-tune it by training it to do unsupervised next-token prediction on data from that...

本文探讨了在目标领域微调语言模型时面临的挑战，如有限数据导致的过拟合和遗忘预训练分布。研究表明，混合1%的预训练数据可以有效防止遗忘并减轻过拟合现象。

大型语言模型 微调 无监督 语言模型 过拟合 遗忘 预训练数据
大规模无监督微调大型语言模型的规律
原文英文，约200词，阅读约需1分钟。发表于：。
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挑战强化学习后训练霸权！全新无监督方法仅需1条数据+10步优化

无需标注、抛弃复杂奖励设计

Ubiquant团队提出了一种新方法——熵最小化（EM），仅需一条无标签数据和10步训练，显著提升大语言模型（LLM）性能，超越传统强化学习（RL）方法。EM通过优化模型预测的熵，增强模型自信，适用于数据稀缺场景，降低后训练成本。研究表明，EM在数学推理任务中表现优异，具有广泛应用前景。

大语言模型 数学推理 无标签数据 无监督 熵最小化 训练
原文中文，约5700字，阅读约需14分钟。发表于：。
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通过辩论促进更好的推理：一种无监督的多模态方法

本研究针对大型语言模型在监督上的挑战，提出了一种多模态辩论框架，使得较弱的模型能够监督并提升较强模型的表现。重点聚焦视觉问答任务，结果表明该辩论框架在多个多模态任务中表现优于个体专家模型，且从较弱的语言模型中获得的判断能够有效地提升视觉-语言模型的推理能力。

本研究提出了一种多模态辩论框架，旨在解决大型语言模型的监督问题。该框架在视觉问答任务中优于单一专家模型，提升了视觉-语言模型的推理能力。

多模态 推理能力 无监督 视觉问答 语言模型 辩论框架
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。
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利用无监督机器学习模型增强上肢康复

Introduction This article proposes a support system designed to assist healthcare professionals in upper limb motor rehabilitation. The system analyzes patient movement data collected through...

本文提出了一种支持医疗专业人员进行上肢运动康复的系统。该系统通过AR/VR游戏收集患者运动数据，利用无监督机器学习（如K-Means聚类和自组织映射）进行患者分类，并通过主成分分析（PCA）降维。系统能够识别运动模式，定量评估康复进展，并通过互动仪表板可视化数据，帮助医生优化治疗方案，克服传统康复方法的局限性。

AR/VR游戏 上肢运动康复 临床决策 主成分分析 无监督 无监督机器学习 机器学习
利用无监督机器学习模型增强上肢康复
原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。发表于：。
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TransPL：用于时间序列伪标注的VQ代码转移矩阵无监督领域适应

该研究关注于时间序列数据的无监督领域适应中，传统伪标注策略未能有效捕捉时间模式和通道间的变化。通过引入一种新颖的方法TransPL，利用代码转移矩阵建模源领域的联合分布，使用贝叶斯法则进行目标领域适应，实现了更精确的伪标注。实验结果表明，TransPL在多项基准测试中显著提升了准确率和F1分数，且具备可解释性。

该研究提出了TransPL方法，通过代码转移矩阵和贝叶斯法则改进无监督时间序列数据的领域适应，显著提高了准确率和F1分数。

TransPL 伪标注 无监督 时间序列 领域适应
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。
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基于GAN的合成FDG PET图像可改善深度无监督异常检测模型的性能

本研究针对缺乏大规模多模态医学数据集的问题，通过生成合成的FDG PET图像来提升深度无监督异常检测（UAD）模型的表现。我们设计了多种GAN框架，验证其合成图像在检测轻微癫痫病变中的应用，结果表明，使用这些合成数据训练的UAD模型在灵敏度上达到了74%，证明了其在临床应用中的价值。

本研究通过生成合成FDG PET图像，提升了深度无监督异常检测模型的性能。多种GAN框架验证了合成图像在轻微癫痫病变检测中的有效性，UAD模型的灵敏度达到74%，显示出其临床应用价值。

FDG PET GAN框架 gan 合成图像 异常检测 无监督 癫痫病变
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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基于概念的无监督领域适应

本研究解决了概念瓶颈模型在域转移下性能下降的问题，提出了基于概念的无监督领域适应（CUDA）框架。CUDA通过对抗训练对齐跨域概念表示，并引入松弛阈值来允许小的领域特定差异，从而增强了模型的鲁棒性，并实现了在目标领域中直接推断概念。实验结果表明，该方法在真实数据集上显著优于现有的最佳概念瓶颈模型和领域适应方法。

本研究提出了一种基于概念的无监督领域适应（CUDA）框架，旨在解决概念瓶颈模型在领域转移中的性能下降问题。通过对抗训练和松弛阈值，CUDA提高了模型的鲁棒性，实验结果表明其在真实数据集上的表现优于现有方法。

实验结果 对抗训练 无监督 无监督领域适应 概念瓶颈 鲁棒性
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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基于自编码器和视觉变换器的无监督时间序列信号分析：架构与应用的综述

本研究针对无线通信、雷达、生物医学工程和物联网等领域中无标签时间序列数据的快速增长，综述了自编码器和视觉变换器在无监督信号分析中的应用与进展。研究显示，这些模型在特征提取、异常检测和分类方面具有显著优势，特别是混合架构和自监督学习有助于克服可解释性、可扩展性和领域泛化的挑战，为信号智能的发展提供了有效的路径。

无监督 编码器
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