📡 信号/通信

🧠 NeurIPS2025 · 5 篇论文解读

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Angular Steering: Behavior Control via Rotation in Activation Space

提出Angular Steering，将LLM激活引导统一建模为固定2D子空间中的旋转操作——通过旋转角度提供0°-360°的连续、细粒度、范数保持的行为控制旋钮，统一了激活加法和方向消融为旋转的特例，在Llama 3/Qwen 2.5/Gemma 2（3B-14B）上实现鲁棒的行为调控。

Contrastive Consolidation of Top-Down Modulations Achieves Sparsely Supervised Continual Learning

提出 Task-Modulated Contrastive Learning (TMCL)，受大脑新皮层自顶向下调制启发，在持续学习中通过 affine modulation 集成稀疏标签信息（仅需 1% 标签），再利用对比学习将调制信息固化到前馈权重中，在 class-incremental 和迁移学习上超越无监督和有监督基线。

Feature-aware Modulation for Learning from Temporal Tabular Data

论文认为时间表格学习真正难的不是“再加一个时间 embedding”这么简单，而是很多特征的语义会随时间漂移，因此提出 feature-aware modulation，通过时间上下文动态生成每个特征的偏移、缩放与非线性形状参数，把跨时间的语义重新对齐，最终在 TabReD 上让深度模型第一次在平均排名上稳定压过 GBDT。

Masked Symbol Modeling for Demodulation of Oversampled Baseband Communication Signals

本文提出 Masked Symbol Modeling（MSM），将 BERT 的掩码预测范式应用于通信物理层——将脉冲成形产生的符号间贡献重新定义为"上下文信息"，训练 Transformer 在干净过采样基带信号上学习波形结构，推理时利用学到的上下文来恢复被冲激噪声破坏的符号。

Memory-Integrated Reconfigurable Adapters: A Unified Framework for Settings with Multiple Tasks

MIRA 将 Hopfield 式联想记忆模块嵌入 ViT 各层，以键值对方式存储和检索 LoRA 适配器权重，通过两阶段训练（适应+巩固），在一个统一架构下同时解决领域泛化（DG）、类增量学习（CIL）和域增量学习（DIL）三类任务，在多个基准上显著超过各任务的专用方法。