本文总结了对无监督学习解开重要变动因素的最新发展。通过对8个数据集进行超过14,000个模型的训练，发现无监督的情况下，好的解开模型似乎无法被识别。不同的评估指标在“解开的”上达成一致，并在估计上表现出系统性差异。增加的解开性并不一定会导致学习下游任务的样本复杂度减少。结果表明，未来工作应该明确归因于诱导偏见和监督的作用，并考虑到涵盖几个数据集的可重复的实验设置。

本文讨论了无监督学习解开重要变动因素的最新发展，实验证明无监督解开模型难以识别，评估指标存在差异，增加解开性并不一定减少学习下游任务的样本复杂度。未来工作应考虑诱导偏见和监督作用，并进行可重复实验。