期刊&会议
Conference on Neural Information Processing Systems · 会议 · Machine Learning
一般ReLU的鲁棒回归与查询
机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校）
AI总结 针对高斯分布下一般ReLU的平方损失鲁棒回归，提出首个高效查询算法，使用d polylog(1/ε)+Õ(min{1/p,1/ε})个标签查询达到O(opt)+ε误差，并证明查询复杂度近最优。
Comments Appeared at NeurIPS 2025
交叉编码器特征间的交互：一个紧凑证明的视角
机构 * Anthony J. Leggett Institute for Condensed Matter Theory（安东尼·J·莱格特凝聚态理论研究所） ； MATS ； UK AI Security Institute (AISI)（英国人工智能安全研究所） ； Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； Goodfire ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Theorem Labs（定理实验室）
AI总结 本文从紧凑证明角度形式化交叉编码器特征交互，提出交互度量并应用于计算稀疏性、语义聚类和检测休眠代理。
Comments Accepted at the NeurIPS 2025 Workshop on Mechanistic Interpretability
ChartAgent: 一种用于复杂图表问答中视觉基础推理的多模态智能体
机构 * J.P. Morgan AI Research（摩根大通人工智能研究）
AI总结 提出ChartAgent框架，通过迭代分解查询为视觉子任务并利用图表专用视觉工具（如绘制注释、裁剪区域）进行空间域推理，在ChartBench和ChartX上取得最先进性能，尤其对无标注图表提升显著。
Comments Accepted at ACL 2026 (Main Conference). Also presented as an oral paper at the NeurIPS 2025 Multimodal Algorithmic Reasoning Workshop (https://marworkshop.github.io/neurips25/)
CGES：面向高效准确自一致性的置信引导早停方法
机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校）
AI总结 提出贝叶斯框架CGES，通过自适应停止采样减少自一致性推理调用次数，在5个推理基准上平均减少58%调用且精度损失仅0.4个百分点。
Comments Extended version. A preliminary version was accepted at the Efficient Reasoning Workshop @ NeurIPS 2025. Code: https://github.com/EhsanAghazadeh/cges
扩散模型中可重复性与泛化性的出现
机构 * CIFAR-10 dataset（CIFAR-10数据集）
AI总结 研究发现扩散模型在相同初始噪声和确定性采样器下，不同模型输出高度相似，且这种可重复性在记忆和泛化两种训练模式下均存在，对训练效率、模型隐私等有重要启示。
Comments NeurIPS Diffusion Model Workshop 2023 (best paper award), the Forty-first International Conference on Machine Learning (ICML 2024)
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