Suchergebnisse - Genewein, Tim

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    Compression via Pre-trained Transformers: A Study on Byte-Level Multimodal Data Autoría: Heurtel-Depeiges, David, Ruoss, Anian, Veness, Joel, Genewein, Tim

    Veröffentlicht 2024
    Fuente: arXiv
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  2. 2
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    LMAct: A Benchmark for In-Context Imitation Learning with Long Multimodal Demonstrations Autoría: Ruoss, Anian, Pardo, Fabio, Chan, Harris, Li, Bonnie, Mnih, Volodymyr, Genewein, Tim

    Veröffentlicht 2024
    Fuente: arXiv
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  3. 3
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    Why is prompting hard? Understanding prompts on binary sequence predictors Autoría: Wenliang, Li Kevin, Ruoss, Anian, Grau-Moya, Jordi, Hutter, Marcus, Genewein, Tim

    Veröffentlicht 2025
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  4. 4
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    Understanding Prompt Tuning and In-Context Learning via Meta-Learning Autoría: Genewein, Tim, Wenliang, Li Kevin, Grau-Moya, Jordi, Ruoss, Anian, Orseau, Laurent, Hutter, Marcus

    Veröffentlicht 2025
    Fuente: arXiv
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  5. 5
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    Your Policy Regularizer is Secretly an Adversary Autoría: Brekelmans, Rob, Genewein, Tim, Grau-Moya, Jordi, Delétang, Grégoire, Kunesch, Markus, Legg, Shane, Ortega, Pedro

    Veröffentlicht 2022
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  6. 6
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    Amortized Planning with Large-Scale Transformers: A Case Study on Chess Autoría: Ruoss, Anian, Delétang, Grégoire, Medapati, Sourabh, Grau-Moya, Jordi, Wenliang, Li Kevin, Catt, Elliot, Reid, John, Lewis, Cannada A., Veness, Joel, Genewein, Tim

    Veröffentlicht 2024
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  7. 7
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    Learning Universal Predictors Autoría: Grau-Moya, Jordi, Genewein, Tim, Hutter, Marcus, Orseau, Laurent, Delétang, Grégoire, Catt, Elliot, Ruoss, Anian, Wenliang, Li Kevin, Mattern, Christopher, Aitchison, Matthew, Veness, Joel

    Veröffentlicht 2024
    Fuente: arXiv
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  8. 8
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    Language Modeling Is Compression Autoría: Delétang, Grégoire, Ruoss, Anian, Duquenne, Paul-Ambroise, Catt, Elliot, Genewein, Tim, Mattern, Christopher, Grau-Moya, Jordi, Wenliang, Li Kevin, Aitchison, Matthew, Orseau, Laurent, Hutter, Marcus, Veness, Joel

    Veröffentlicht 2023
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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