ICLR

Learning Dynamics of Logits Debiasing for Long-Tailed Semi-Supervised Learning

长尾半监督学习中对数去偏的动态学习

Yue Cheng, Jiajun Zhang, Xiaohui Gao, Weiwei Xing, Zhanxing Zhu

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； AntGroup（蚂蚁集团） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； University of Southampton（南安普顿大学） 纠错

AI总结 本研究针对长尾半监督学习中伪标签偏向多数类的问题，从动态学习视角揭示对数去偏机制，提出DyTrim动态剪枝框架，经实验验证可提升模型泛化性能。

Comments 32 pages, 19 figures

Journal ref International Conference on Learning Representations. 2026, 2026: 48426-48457

sRGB Real Noise Modeling via Noise-Aware Sampling with Normalizing Flows

基于归一化流的噪声感知采样实现sRGB真实噪声建模

Dongjin Kim, Donggoo Jung, Sungyong Baik, Tae Hyun Kim

机构 * Hanyang University（汉阳大学） 纠错

AI总结 本研究提出一种新的归一化流框架，通过估计相机设置实现sRGB真实噪声建模，可分类噪声并生成多样含噪图像，在基准数据集上的去噪性能优异。

Comments ICLR 2024

BiasMix-Finance: Post-Generation KYC Guardrails for LLM Portfolio Advice

BiasMix-Finance：面向LLM投资组合建议的生成后KYC护栏

Gaurav Kukreja, Parul Kukreja, Mohammed Abraar, Raj Dandekar, Rajat Dandekar, Sreedath Panat

机构 * Vizuara（维祖拉公司） 纠错

AI总结 本文提出BiasMix-Finance生成后KYC护栏流水线，含JSON模式约束、数值上限验证及凸二次规划投影，可将LLM投资组合建议违规率降至0%，并发布相关基准与代码。

Comments 18 pages, 9 figures, 8 tables. Accepted to the ICLR 2026 Financial AI (FinAI) Workshop. Code and data: https://github.com/gauravkukreja06/biasmix-finance