AnyBottle：只保留真正需要的概念，构建紧凑任务专属概念瓶颈模型

AnyBottle 是一种构建紧凑、任务专属概念瓶颈模型（CBM）的方法，只需一个冻结骨干网络和一个无监督概念池（如稀疏自编码器），由在同一骨干上训练的黑盒教师模型逐轮引导概念选择，候选概念限定在师生分歧区域。模型按选择顺序做嵌套 dropout 训练，使最终瓶颈可从任意概念前缀准确预测，推理时对简单输入用更少概念、对困难输入用更多概念。在六个视觉和两个文本数据集、两种教师范式下，AnyBottle 比无标注基线概念更少、概念一致性更高，同时接近黑盒参考模型。