ALICE：零样本上下文互信息估计基础模型问世

eurecom-probai 提出 ALICE，一个无需按分布训练的零样本上下文互信息（MI）估计基础模型，仅用合成分布族训练。它在标准基准及生物学、遗传学、神经科学三个未见领域验证，首次证明单一模型能追平按分布单独训练的神经估计器，并原生支持不同维度与样本量。