研究者发布AgentSSL框架并推出ProgramSelectBench基准
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研究者发布AgentSSL框架并推出ProgramSelectBench基准
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AI 综述
Ethan Lin等研究者在arXiv（2611.17323）发布AgentSSL（Agentic Semi-Supervised Learning）框架论文，将半监督学习视为程序搜索问题，研究MLE智能体在标注数据稀缺场景下的表现。 论文同时引入ProgramSelectBench基准，包含共16,977个由智能体生成和人工设计的SSL程序。
AI 根据报道生成 · 21 分钟前更新
最新进展11月14日 13:00
AgentSSL：MLE 智能体能否利用无标注数据？报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月14日
- arXiv cs.AIAgentSSL：MLE 智能体能否利用无标注数据？
AgentSSL（Agentic Semi-Supervised Learning）将半监督学习视为程序搜索问题，研究 MLE 智能体在标注数据稀缺场景下的表现。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。