Resultados de búsqueda - Block, Adam

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    The Sample Complexity of Approximate Rejection Sampling with Applications to Smoothed Online Learning Autoría: Block, Adam, Polyanskiy, Yury

    Publicado 2023
    Fuente: arXiv
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  2. 2
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    Small Loss Bounds for Online Learning Separated Function Classes: A Gaussian Process Perspective Autoría: Block, Adam, Shetty, Abhishek

    Publicado 2025
    Fuente: arXiv
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  3. 3
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    EMA Without the Lag: Bias-Corrected Iterate Averaging Schemes Autoría: Block, Adam, Zhang, Cyril

    Publicado 2025
    Fuente: arXiv
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  4. 4
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    Partition Function Estimation under Bounded f-Divergence Autoría: Block, Adam, Shetty, Abhishek

    Publicado 2026
    Fuente: arXiv
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  5. 5
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    Revisiting the (Sub)Optimality of Best-of-N for Inference-Time Alignment Autoría: Sriraman, Ved, Block, Adam

    Publicado 2026
    Fuente: arXiv
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  6. 6
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    Smoothed Online Learning for Prediction in Piecewise Affine Systems Autoría: Block, Adam, Simchowitz, Max, Tedrake, Russ

    Publicado 2023
    Fuente: arXiv
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  7. 7
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    Oracle-Efficient Smoothed Online Learning for Piecewise Continuous Decision Making Autoría: Block, Adam, Rakhlin, Alexander, Simchowitz, Max

    Publicado 2023
    Fuente: arXiv
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  8. 8
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    On the Performance of Empirical Risk Minimization with Smoothed Data Autoría: Block, Adam, Rakhlin, Alexander, Shetty, Abhishek

    Publicado 2024
    Fuente: arXiv
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  9. 9
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    GaussMark: A Practical Approach for Structural Watermarking of Language Models Autoría: Block, Adam, Sekhari, Ayush, Rakhlin, Alexander

    Publicado 2025
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  10. 10
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    Is Behavior Cloning All You Need? Understanding Horizon in Imitation Learning Autoría: Foster, Dylan J., Block, Adam, Misra, Dipendra

    Publicado 2024
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  11. 11
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    MarkTune: Improving the Quality-Detectability Trade-off in Open-Weight LLM Watermarking Autoría: Zhao, Yizhou, Wu, Zhiwei Steven, Block, Adam

    Publicado 2025
    Fuente: arXiv
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  12. 12
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    From Curiosity to Caution: Mitigating Reward Hacking for Best-of-N with Pessimism Autoría: Yu, Zhuohao, Wu, Zhiwei Steven, Block, Adam

    Publicado 2026
    Fuente: arXiv
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  13. 13
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    Rate of convergence of the smoothed empirical Wasserstein distance Autoría: Block, Adam, Jia, Zeyu, Polyanskiy, Yury, Rakhlin, Alexander

    Publicado 2022
    Fuente: arXiv
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  14. 14
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    Efficient Model-Free Exploration in Low-Rank MDPs Autoría: Mhammedi, Zakaria, Block, Adam, Foster, Dylan J., Rakhlin, Alexander

    Publicado 2023
    Fuente: arXiv
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  15. 15
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    Oracle-Efficient Differentially Private Learning with Public Data Autoría: Block, Adam, Bun, Mark, Desai, Rathin, Shetty, Abhishek, Wu, Steven

    Publicado 2024
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  16. 16
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    Computational-Statistical Tradeoffs at the Next-Token Prediction Barrier: Autoregressive and Imitation Learning under Misspecification Autoría: Rohatgi, Dhruv, Block, Adam, Huang, Audrey, Krishnamurthy, Akshay, Foster, Dylan J.

    Publicado 2025
    Fuente: arXiv
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  17. 17
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    Is Best-of-N the Best of Them? Coverage, Scaling, and Optimality in Inference-Time Alignment Autoría: Huang, Audrey, Block, Adam, Liu, Qinghua, Jiang, Nan, Krishnamurthy, Akshay, Foster, Dylan J.

    Publicado 2025
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  18. 18
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    A Theory of Learning with Autoregressive Chain of Thought Autoría: Joshi, Nirmit, Vardi, Gal, Block, Adam, Goel, Surbhi, Li, Zhiyuan, Misiakiewicz, Theodor, Srebro, Nathan

    Publicado 2025
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  19. 19
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    Self-Improvement in Language Models: The Sharpening Mechanism Autoría: Huang, Audrey, Block, Adam, Foster, Dylan J., Rohatgi, Dhruv, Zhang, Cyril, Simchowitz, Max, Ash, Jordan T., Krishnamurthy, Akshay

    Publicado 2024
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  20. 20
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    The Coverage Principle: How Pre-Training Enables Post-Training Autoría: Chen, Fan, Huang, Audrey, Golowich, Noah, Malladi, Sadhika, Block, Adam, Ash, Jordan T., Krishnamurthy, Akshay, Foster, Dylan J.

    Publicado 2025
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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