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📷 CVPR2025 · 6 篇论文解读
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- As Language Models Scale, Low-order Linear Depth Dynamics Emerge
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将 Transformer 的深度方向视为离散时间动力系统，发现在给定上下文内可以用仅 32 维的线性状态空间代理模型高精度预测层间灵敏度曲线（Spearman 达 0.99），而且令人惊讶的是：模型越大，低阶线性代理越准确——这是一条新的 scaling law。
- As Language Models Scale, Low-order Linear Depth Dynamics Emerge
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将 Transformer 的深度方向视为离散时间动力系统，发现在给定上下文内可以用仅 32 维的线性状态空间代理模型高精度预测层间灵敏度曲线（Spearman 达 0.99），而且令人惊讶的是：模型越大，低阶线性代理越准确——这是一条新的 scaling law。
- Classifier-guided CLIP Distillation for Unsupervised Multi-label Classification
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提出 Classifier-guided CLIP Distillation（CCD），通过 CAM 引导的局部视图标签聚合和 CLIP 预测去偏两项核心技术，在完全无标注的条件下达到与全监督方法持平的多标签分类性能（VOC12 上 90.1% mAP）。
- Classifier-to-Bias: Toward Unsupervised Automatic Bias Detection for Visual Classifiers
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提出 C2B（Classifier-to-Bias），首个仅依靠分类任务的文本描述（无需任何标注数据）即可自动发现预训练视觉分类器偏差的框架，通过 LLM 生成类特定偏差候选、生成检索标题收集图像数据集、最后计算偏差分数，在 CelebA 和 ImageNet-X 上超越需要监督的 SOTA 偏差检测方法。
- Learning from Neighbors: Category Extrapolation for Long-Tail Learning
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发现更细粒度的类别划分天然减轻长尾不平衡的影响，提出用 LLM 发现与现有类别相关的细粒度辅助类 + 网络爬虫收集图像 + 邻近静默损失防止辅助类喧宾夺主，在 ImageNet-LT 上 Few 类提升 16 个百分点（41.4→57.4）。
- Project-Probe-Aggregate: Efficient Fine-Tuning for Group Robustness
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提出 PPA（Project-Probe-Aggregate）三步方法，通过投影去除类代理信息放大偏差、以组先验校正探测组标签、聚合组权重，仅需不到 0.01% 可训练参数即可在无组标注情况下提升基础模型的群组鲁棒性。