disentanglement

本文提出SAIL方法，通过解纠缠和表示人类技能为可解释的多维嵌入，以增强行为预测和AI教练，重点在于鲁棒性和泛化性。

本文提出MIDAS，一种用于不完整多模态情感分析的统一框架，利用互信息解缠和不确定性感知融合，在缺失数据条件下鲁棒地表示和整合模态。

本文提出了一种将不确定性统一定义为逐点后验风险的方法，并引入了一个有理论支持的基准，利用半合成数据集直接计算神谕认知不确定性和偶然不确定性，从而超越代理任务实现细粒度评估。

该论文提出了NULLs（原生可遗忘的大语言模型），这是一种模型类别，它将特定来源的贡献隔离到稀疏激活的sinks中，同时共享骨干神经元，从而无需重新训练即可干净地遗忘单个数据源，并保持通用语言能力。