Risultati della ricerca - Kumar, Akarsh

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    Training Language Models via Neural Cellular Automata Autoría: Lee, Dan, Han, Seungwook, Kumar, Akarsh, Agrawal, Pulkit

    Pubblicazione 2026
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  2. 2
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    Questioning Representational Optimism in Deep Learning: The Fractured Entangled Representation Hypothesis Autoría: Kumar, Akarsh, Clune, Jeff, Lehman, Joel, Stanley, Kenneth O.

    Pubblicazione 2025
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  3. 3
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    In Search of the Ingredients of Open-Endedness: Replicating Picbreeder with Large Vision-Language Models Autoría: Earle, Sam, Arulkumaran, Kai, Dai, Andrew, Kumar, Akarsh, Togelius, Julian, Risi, Sebastian

    Pubblicazione 2026
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  4. 4
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    Automating the Search for Artificial Life with Foundation Models Autoría: Kumar, Akarsh, Lu, Chris, Kirsch, Louis, Tang, Yujin, Stanley, Kenneth O., Isola, Phillip, Ha, David

    Pubblicazione 2024
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  5. 5
    Copertina

    Digital Red Queen: Adversarial Program Evolution in Core War with LLMs Autoría: Kumar, Akarsh, Bahlous-Boldi, Ryan, Sharma, Prafull, Isola, Phillip, Risi, Sebastian, Tang, Yujin, Ha, David

    Pubblicazione 2026
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  6. 6
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    Vector Policy Optimization: Training for Diversity Improves Test-Time Search Autoría: Bahlous-Boldi, Ryan, Puri, Isha, Shenfeld, Idan, Kumar, Akarsh, Damani, Mehul, Risi, Sebastian, Khattab, Omar, Hong, Zhang-Wei, Agrawal, Pulkit

    Pubblicazione 2026
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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