Learning Stable Predictors from Weak Supervision under Distribution Shift

Este artigo de pesquisa formaliza o 'supervision drift' em experimentos CRISPR-Cas13d, analisando a robustez de modelos sob shift de distribuição, inclusive quando o mecanismo de supervisão muda. Utilizando um benchmark não-IID, demonstra bom desempenho in-domain, mas falha na transferência temporal e apenas sucesso parcial na transferência entre linhagens celulares.