self-supervision

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RESEARCHarXiv CS.CL·14/04/2026

Self-Calibrating Language Models via Test-Time Discriminative Distillation

Grandes modelos de linguagem frequentemente exibem excesso de confiança, expressando alta certeza mesmo quando estão incorretos. Este trabalho apresenta o SECL, um pipeline de treinamento em tempo de teste que utiliza um sinal auto-supervisionado para melhorar a calibração sem dados rotulados.

Calibration self-supervision Overconfidence large language models

RESEARCHarXiv CS.LG·06/05/2026

PRISM-CTG: A Foundation Model for Cardiotocography Analysis with Multi-View SSL

PRISM-CTG é um modelo de fundação auto-supervisionado para análise de cardiotocografia (CTG), que aborda as limitações de dados rotulados e coortes de pacientes restritas. Ele utiliza um framework de auto-supervisão multi-view para aprender representações transferíveis a partir de grandes volumes de gravações não rotuladas.

self-supervision learning CTG analysis Foundation Models