NeurIPS 2025 Best Paper Review: Qwen’s Systematic Exploration of Attention Gating
这个小技巧可以带来增强的训练稳定性、使用更大的学习率和改进的扩展特性NeurIPS 2025 最佳论文评论：Qwen 的注意力门控系统探索首先出现在 Towards Data Science 上。
Do Labels Make AI Blind? Self-Supervision Solves the Age-Old Binding Problem
一篇新的 NeurIPS 2025 论文展示了自监督学习如何为 ViT 提供比监督学习更好的图像理解帖子《标签会让 AI 失明吗？》自我监督解决了古老的约束问题首先出现在《走向数据科学》上。
Apple Machine Learning Research at NeurIPS 2025
Apple 研究人员通过基础研究推进 AI 和 ML，并支持更广泛的研究社区并帮助加速该领域的进展，我们通过出版物和会议参与分享了大部分工作。下个月，第 39 届神经信息处理系统 (NeurIPS) 年度会议将在加利福尼亚州圣地亚哥举行，卫星活动还将在墨西哥墨西哥城举行。 Apple 很自豪能够再次参与这一重要的社区活动，并通过我们的赞助来支持它。在主会议和相关的……
VLSU: Mapping the Limits of Joint Multimodal Understanding for AI Safety
本文在 NeurIPS 2025 的“从评估不断发展的法学硕士生命周期中学习”研讨会上被接受。多模式基础模型的安全评估通常单独处理视觉和语言输入，忽略了联合解释的风险，即良性内容组合起来会变得有害。现有的方法也无法区分明显不安全的内容和边缘情况，导致对真正有害的内容存在过度阻止或拒绝不足的问题。我们提出视觉语言安全理解（VLSU），这是一个系统评估多模式的综合框架……
Speech Foundation Models Generalize to Time Series Tasks from Wearable Sensor Data
本文在 NeurIPS 2025 的健康时间序列学习研讨会上被接受。语音和传感器时间序列数据都在时域和频域中编码信息，例如谱功率和波形 shapelet。我们表明，语音基础模型可以学习泛化到语音领域之外的表示，并在可穿戴传感器的各种时间序列任务上实现最先进的性能。根据从 HuBERT 和 wav2vec 2.0 提取的特征进行训练的探针优于从直接在特定模态数据集上训练的自监督模型中提取的探针......
Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2025
Apple 将在 12 月 2 日至 7 日在加利福尼亚州圣地亚哥举行的神经信息处理系统 (NeurIPS) 年度会议上展示新的研究成果。我们很荣幸再次赞助这场多轨道跨学科会议，该会议汇集了围绕机器学习的科学和工业研究社区。以下是 Apple 参加 NeurIPS 2025 的概述。
Learning the Relative Composition of EEG Signals Using Pairwise Relative Shift Pretraining
本文在 NeurIPS 2025 的大脑和身体基础模型研讨会上被接受。自监督学习 (SSL) 提供了一种很有前途的方法，可以从未标记的数据中学习脑电图 (EEG) 表示，从而减少睡眠分期和癫痫检测等临床应用对昂贵注释的需求。虽然当前的 EEG SSL 方法主要使用屏蔽重建策略，例如捕获局部时间模式的屏蔽自动编码器 (MAE)，但位置预测预训练仍然未被充分探索，尽管它具有学习远程的潜力......
Using LLMs for Late Multimodal Sensor Fusion for Activity Recognition
本文在 NeurIPS 2025 的健康时间序列学习研讨会上被接受。传感器数据流为下游应用程序提供有关活动和背景的有价值的信息，尽管集成补充信息可能具有挑战性。我们表明，大型语言模型（LLM）可用于后期融合，以根据音频和运动时间序列数据进行活动分类。我们从 Ego4D 数据集中整理了一个数据子集，用于跨环境（例如家庭活动、运动）的各种活动识别。经评估的法学硕士取得了 12 级零和一次机会……
