Compute as Teacher (CaT) a été proposé conjointement par l'Université d'Oxford, le Meta Super Intelligence Laboratory et d'autres institutions en septembre 2025. Les résultats de recherche pertinents ont été publiés dans l'article «Le calcul comme enseignant : transformer le calcul d'inférence en supervision sans référence".

D'où provient le signal d'apprentissage lorsqu'il n'y a plus de véritables étiquettes après l'entraînement ? CaT transforme l'auto-exploration du modèle en supervision sans référence en synthétisant une référence unique issue d'un ensemble d'exécutions parallèles. L'exploration du modèle au moment de l'inférence est ensuite transformée en supervision sans référence et optimisée en fonction de cette référence. En tant que procédure de test, CaT améliore les performances des modèles Gemma 3 4B, Qwen 3 4B et Llama 3.1 8B (jusqu'à +27% sur MATH-500 et +12% sur HealthBench).