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ICED
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新的ICED模型无需重新训练即可估计表格数据的密度
研究人员开发了ICED，一种新颖的、基于能量的上下文密度估计器，专为表格数据设计。该基于Transformer的模型在合成数据集上进行了预训练，并且可以在无需针对每个数据集进行拟合或超参数调整的情况下，执行多种无监督任务，包括异常检测、分布外检测和数据增强。ICED通过单一的、固定的模型在这些任务上实现了具有竞争力的性能，消除了对专门管道和重新训练的需求。
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ICED框架赋能视觉语言模型实现概念级遗忘
研究人员为视觉语言模型（VLMs）开发了一种名为ICED的新型机器学习遗忘框架。该方法能够精确地从VLM的知识中移除特定概念，而不会影响不相关的信息。ICED通过将视觉表示分解为语义概念来实现这一点，从而能够有针对性地抑制不需要的知识，同时保留必要的上下文细节和整体模型效用。