NeurIPS

Enhancing CLIP Robustness via Cross-Modality Alignment

通过跨模态对齐增强CLIP鲁棒性

Xingyu Zhu, Beier Zhu, Shuo Wang, Kesen Zhao, Hanwang Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 COLA通过跨模态对齐提升CLIP对抗鲁棒性，有效缓解对抗扰动导致的特征不一致问题，提升零样本分类性能。

Comments NeurIPS 2025 Spotlight

What Makes a Reward Model a Good Teacher? An Optimization Perspective

什么使奖励模型成为好的老师？从优化角度出发

Noam Razin, Zixuan Wang, Hubert Strauss, Stanley Wei, Jason D. Lee, Sanjeev Arora

机构 * Some Institute（某些研究所） 纠错

AI总结 从优化角度研究奖励模型的有效性，发现奖励方差对优化效率至关重要，准确性不足以保证模型效果。

Comments Accepted to NeurIPS 2025; Code available at https://github.com/princeton-pli/what-makes-good-rm

Asymptotically Stable Quaternion-valued Hopfield-structured Neural Network with Periodic Projection-based Supervised Learning Rules

渐近稳定的四元数值Hopfield结构神经网络及其基于周期投影的监督学习规则

Tianwei Wang, Xinhui Ma, Wei Pang

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Hull（赫尔大学） ； Heriot-Watt University（赫瑞-沃德大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于四元数的Hopfield结构神经网络，通过周期投影策略实现监督学习，具有高精度、快速收敛和强可靠性，适用于机器人控制等需要四元数参数化的场景。

Comments Preprint. Accepted by NeurIPS 2025