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本文介绍了数据驱动变分基学习（DVBL），这是一种非神经网络框架，通过变分优化直接从数据中学习基函数，与神经网络相比，具有可解释性和数学透明性。
本文介绍了 TabEmbed，这是一种用于表格数据的通用嵌入模型，统一了分类和检索任务，并介绍了 TabBench，这是一个用于评估表格理解能力的新基准。
# 大语言模型几何表示鲁棒性评测 来源：[https://arxiv.org/html/2604.16421](https://arxiv.org/html/2604.16421) Vedant Jawandhia 计算机科学与信息系统系，BITS Pilani \{f20220627, dhruv\.kumar, yash\.sinha\}@pilani\.bits\-pilani\.ac\.in Yash Sinha 计算机科学与信息系统系，BITS Pilani \{f20220627, dhruv\.kumar, yash\.sinha\}@pilani\.bits\-pilani\.ac\.in Ankan Pal 数学系，BITS Pilani
# 论文页面 - HSG：双曲场景图 来源：[https://huggingface.co/papers/2604.17454](https://huggingface.co/papers/2604.17454) 在你的 agent 中获取这篇论文：`hf papers read 2604\.17454` 还没有最新的 CLI？`curl \-LsSf https://hf\.co/cli/install\.sh \| bash` ## 引用本文的模型0 暂无模型关联此论文 在模型的 README.md 中引用 arxiv\.org/abs/2604\.17454，即可从此页面链接到它\. ## 引用本文的数据集0 暂无数据集关联此论文 引用 arxiv\.org/abs/2604\.
本文介绍了MMOT，一种基于最优传输理论的在线混合模型学习框架，通过动态质心更新和改进的类别相似性估计来应对分布漂移下的增量学习。该方法包含一种动态保持策略，用于缓解灾难性遗忘并在潜在空间中维持类别可分离性。
Google DeepMind在《自然》杂志发表了一篇论文，详细介绍了一种将AI视觉表征与人类认知结构对齐的方法，从而提升模型的鲁鲁棒性和可靠性。
OpenAI 研究人员提出了一个通用框架，用于在多智能体系统中使用最少的交互数据学习智能体策略的表示，将该问题视为表示学习，并应用于竞争控制和合作通信环境。
# 变分有损自编码器 来源: [https://openai.com/index/variational-lossy-autoencoder/](https://openai.com/index/variational-lossy-autoencoder/) ## 摘要 表示学习旨在将观测数据的某些方面暴露在学习表示中，这种表示便于分类等下游任务。例如，对于二维图像，一个好的表示可能是只描述全局结构并丢弃有关详细纹理信息的表示。在本文中，我们提出