교사로서의 컴퓨팅(CaT)은 2025년 9월 옥스퍼드 대학교, 메타 슈퍼 인텔리전스 연구소 및 기타 기관에서 공동으로 제안했습니다. 관련 연구 결과는 논문 "교사로서의 컴퓨팅: 추론 컴퓨팅을 참조 없는 감독으로 전환".

학습 후 실제 레이블이 없을 때 학습 신호는 어디에서 오는 것일까요? CaT는 병렬 실행 세트에서 단일 참조를 합성하여 모델의 자체 탐색을 비참조 지도 학습으로 변환합니다. 추론 시점의 모델 탐색은 비참조 지도 학습으로 변환되고 이 참조에 맞춰 최적화됩니다. 테스트 시점 절차로서, CaT는 Gemma 3 4B, Qwen 3 4B, Llama 3.1 8B 모델의 성능을 향상시킵니다(MATH-500에서 최대 +27%, HealthBench에서 +12%).