Unser Paper “Concise and Logically Consistent Conformal Sets for Neuro-Symbolic Concept-Based Models” wurde beim HLDM-Workshop auf der ECML-PKDD 2026 angenommen!
Neuer Preprint auf arXiv: “Concise and Logically Consistent Conformal Sets for Neuro-Symbolic Concept-Based Models”!
Ich habe einen eingeladenen Vortrag gehalten, “How to Learn and Not Learn Concepts, Symbols, and Representations”, an der University of Edinburgh, gemeinsam mit Emanuele Marconato.
Ich habe “Reasoning Shortcuts in Neuro-Symbolic AI” bei einem Workshop an der University of Edinburgh vorgestellt.
Ich habe einen dreimonatigen Forschungsaufenthalt am APRIL Lab der University of Edinburgh begonnen und arbeite dort mit Antonio Vergari an constraint acquisition mit Large Language Models.
Unser Paper “Shortcuts and Identifiability in Concept-based Models from a Neuro-Symbolic Lens” wurde bei der NeurIPS 2025 veröffentlicht!
Neuer Preprint auf arXiv: “Symbol Grounding in Neuro-Symbolic AI: A Gentle Introduction to Reasoning Shortcuts”!
Unser Paper “Shortcuts and Identifiability in Concept-based Models from a Neuro-Symbolic Lens” wurde bei der NeurIPS 2025 angenommen!
Ich habe einen eingeladenen Vortrag gehalten, “Benchmarking in Neuro-Symbolic AI”, bei TAILOR (online).
Neuer Preprint auf arXiv: “Shortcuts and Identifiability in Concept-based Models from a Neuro-Symbolic Lens”!
Unser Paper “A Neuro-Symbolic Benchmark Suite for Concept Quality and Reasoning Shortcuts” (rsbench) wurde bei der NeurIPS 2024 veröffentlicht (Datasets & Benchmarks Track)!
Unser Paper “Benchmarking in Neuro-Symbolic AI” wurde bei der IJCLR 2024 in Nanjing veröffentlicht!
Unser Paper “BEARS Make Neuro-Symbolic Models Aware of their Reasoning Shortcuts” wurde bei der UAI 2024 als Spotlight veröffentlicht!
