本文汇总多项AI研究：iBOT以在线分词器进行掩蔽图像建模，在分类及下游任务中领先；CapFSAR借助多模态基础模型实现少样本分类最优；贝叶斯符号回归提升可解释性与准确性；SNIP通过符号—数值联合对比预训练，少样本表现优于全监督基线；此外还涉及OFT文本到图像扩散、BiPFT二值预训练、符号表达式变换器、通用图像翻译框架、NeuroSIM符号程序推理及n-gram符号回归先验方法。