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伪监督

分布自监督与表征学习1强化学习与具身智能13D 视觉与重建1

Learning to Drive is a Free Gift: Large-Scale Label-Free Autonomy Pretraining from Unposed In-The-Wild Videos

利用无位姿视频和教师模型生成的伪监督信号，联合预测点图、相机位姿、语义布局和运动掩码，学习统一的伪4D表征，可迁移到自动驾驶规划任务。

LAOF: Robust Latent Action Learning with Optical Flow Constraints

把光流当作无需人工标注的动作驱动伪监督信号，用来学习对背景干扰鲁棒的潜动作表征，可直接用于视觉-动作预训练与下游模仿学习/强化学习策略初始化。

EMGauss: Continuous Slice-to-3D Reconstruction via Dynamic Gaussian Modeling in Volume Electron Microscopy

把轴向切片序列当作时间维、用 2D 高斯点云随时间的演化来建模各向异性体数据，这一「切片即时序」的建模方式可直接迁移到共聚焦/光片显微、CT 等层析成像的各向异性插值与连续切片合成；教师-学生自举用未观测切片上的高置信预测作伪监督，也是数据稀疏场景下可复用的训练策略。