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