NeurIPS

Incomplete Multi-view Clustering via Hierarchical Semantic Alignment and Cooperative Completion

不完整多视图聚类 via 层次语义对齐与合作完成

Xiaojian Ding, Lin Zhao, Xian Li, Xiaoying Zhu

机构 * School of Computer and Artificial Intelligence, Nanjing University of Finance and Economics（计算机与人工智能学院，南京财经大学） 纠错

AI总结 本文提出HSACC框架，通过层次语义对齐与动态权重分配解决不完整多视图聚类问题，实现鲁棒融合与协同学习。

Comments 13 pages, conference paper. Accepted to the Thirty-ninth Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)

Overcoming Sparsity Artifacts in Crosscoders to Interpret Chat-Tuning

克服交叉编码器中稀疏性伪影以解释聊天微调

Julian Minder, Clément Dumas, Caden Juang, Bilal Chugtai, Neel Nanda

AI总结 本文提出Latent Scaling和BatchTopK损失改进交叉编码器，以更准确地识别微调过程中出现的概念，提升模型差异分析的解释能力。

Comments 51 pages, 33 figures, Accepted at 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)

Uncertainty Estimation by Flexible Evidential Deep Learning

通过灵活可信深度学习进行不确定性估计

Taeseong Yoon, Heeyoung Kim

机构 * Department of Industrial and Systems Engineering, KAIST（工业与系统工程系，韩国科学技术院） 纠错

AI总结 本文提出灵活可信深度学习（F-EDL），通过预测灵活的Dirichlet分布来提升不确定性量化在复杂和挑战性场景中的性能。

Comments NeurIPS 2025

Generative Distribution Embeddings: Lifting autoencoders to the space of distributions for multiscale representation learning

生成分布嵌入：将自编码器提升到分布空间以进行多尺度表示学习

Nic Fishman, Gokul Gowri, Peng Yin, Jonathan Gootenberg, Omar Abudayyeh

AI总结 GDE通过提升自编码器到分布空间，实现多尺度表示学习，应用于计算生物学多个关键问题，展现更强性能。

Comments NeurIPS 2025