NeurIPS

Multimodal Concept Bottleneck Models

多模态概念瓶颈模型

Tongqing Shi, Ge Yan, Tuomas Oikarinen, Tsui-Wei Weng

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

AI总结 提出多模态概念瓶颈模型（MM-CBM），利用双概念瓶颈层对齐图像和文本嵌入，实现可解释的零样本分类和图像检索，在四个基准上平均准确率提升高达51.26%。

Comments Present at NeurIPS 2025 Mechanistic Interpretability Workshop

EQPO: Equitable Group Relative Policy Optimization for Clinical Reasoning

EQPO: 面向临床推理的公平群体相对策略优化

Shiqi Dai, Wei Dai, Jiaee Cheong, Paul Pu Liang

机构 * MIT（麻省理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 提出EQPO分层强化学习方法，通过自适应重加权样本促进异质临床人群的均衡学习，在7个诊断基准上降低F1标准差43.9%，缩小预测公平差距27.2%。

Comments Accepted as Oral on NeurIPS 2025 GenAI4Health Workshop