11:29
官方账号arXiv cs.LG@Rasmus Tirsgaard, Laurits Fredsgaard, Marisa Wodrich, Mikkel Jordahn, Mikkel N. Schmidt
推荐理由：这篇 arXiv 论文用集成共识做分子图半监督学习，不用费力设计数据增强，单个模型就能超过传统全集成，还降校准误差。
半监督学习
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7月31日
11:29
该论文（arXiv:2607.28304v1）提出用集成共识目标训练分子图模型，解决分子领域难以设计标签保持增强的问题。实验覆盖多种分子数据集、任务类型和图神经网络架构，显示半监督集成共识能提升预测准确率。单成员模型经此训练后，在几乎所有情况下都优于传统监督方式训练的全集成，并降低校准误差。
6月17日
10:21
10:21
官方账号arXiv cs.LG@Yuming Chen, Yuxin Xie, Tao Zhou, Yi Zhou
推荐理由：这篇论文用CoT推理帮医学图像分割识别病理不同的病变，比只看像素的旧方法靠谱得多，尤其是处理边界模糊的情况。
5月20日
10:05
10:05
官方账号arXiv cs.AI@Tonghao Zhuang, Shanglong Hu, Yongsheng Luo, Zhiqi Zhang, Yu Li
精选
推荐理由：这项研究解决了胎儿心脏超声分析中标注数据稀缺的痛点，做医学影像AI的团队可以直接参考其半监督框架和开源代码，值得关注。