华东师大与浙大团队在ICML 2025发表NCAL方法，破解个性化学习长尾难题
华东师大与浙大联合团队提出NCAL方法，首次将神经坍缩理论从视觉迁移至文本模态个性化学习，有效应对教育数据中常见的长尾分布问题。通过定义文本模态坍缩度（TCD）并设计TC正则化机制，NCAL优化模型表示空间，显著提升7B参数模型在长尾数据上的表现，超越更大规模基线模型，在两个教育数据集上分别提升13.72%和4.37%。该方法具备模型无关性和高效参数利用优势，为个性化学习提供了理论指导与实用路径。来源：https://mp.weixin.qq.com/s/m_20AEH2JmcOTWkXGzDQsQ
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