2025年3月13日，人工智能系列讀書班活動迎來了2025年第四場報告會，畢津滔博士做了“半監督學習”的研究内容分享，先介紹了針對未标注樣本的主動學習、半監督學習和直推學習，然後分析了生成式方法中的高斯混合模型、混合專家模型以及樸素貝葉斯模型，半監督SVM中的TSVM以及圖半監督學習中的标記傳播算法，最後讨論了基于分歧的方法，包括協同訓練算法、約束k均值算法、多視圖學習等：
圖 畢津滔博士主持“半監督學習”讨論會
自由讨論環節，大家讨論了多視圖學習、多模态學習，模态對齊，協同訓練方法等，半監督學習裡的混合專家模型，就是當前Deepseek等大模型采用的MOE技術，半監督學習在很多領域都是非常實用的；又讨論了當前大模型存在的問題，一個是幻覺問題的解決（高質量标注數據、模型微調、知識庫、知識圖譜等），以及大模型的預測下一個token的設計模式，對精準分類任務還是存在問題，應該結合有标注的高質量數據，對未标注的數據進行有效的自動标注，逐步形成高質量數據的篩選與标注，完成分類任務的精準化；最後又讨論了DeepSeek+Text-to-CAD、OpenSCAD、智能體等專業領域軟件結合的計劃等。
（總結：沈來信）