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ALICE互信息估计模型发布
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AI 综述
2026年9月29日，Hugging Face Daily Papers 报道论文“ALICE：上下文内、零样本的互信息估计”。报道称，ALICE 是一种用于互信息估计的基础模型，可在不针对每个分布重新训练的情况下，对未见分布进行上下文内零样本估计。该模型仅使用合成分布训练，通过估计 rectified-flow velocity fields 获取互信息，并在标准 benchmark 以及生物学、遗传学、神经科学三个领域进行验证，支持不同数据维度和样本数量。
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最新进展9月29日 08:00
ALICE论文发布，提出零样本互信息估计基础模型。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
9月29日
- Hugging Face Daily PapersALICE：上下文内、零样本的互信息估计
ALICE 是一种用于互信息估计的基础模型，可在不针对每个分布重新训练的情况下，对未见分布进行上下文内零样本估计。它仅用合成分布训练，通过估计 rectified-flow velocity fields 获取 MI，并在标准 benchmark 及生物学、遗传学、神经科学三个领域验证，支持不同数据维度和样本数量。