Resultados de búsqueda - Lin, Jimmy

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    Operational Advice for Dense and Sparse Retrievers: HNSW, Flat, or Inverted Indexes? Autoría: Lin, Jimmy

    Publicado 2024
    Fuente: arXiv
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  2. 2
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    Categorical Syllogisms Revisited: A Review of the Logical Reasoning Abilities of LLMs for Analyzing Categorical Syllogism Autoría: Zong, Shi, Lin, Jimmy

    Publicado 2024
    Fuente: arXiv
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  3. 3
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    Revisiting Feedback Models for HyDE Autoría: Jedidi, Nour, Lin, Jimmy

    Publicado 2025
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  4. 4
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    Rerank Before You Reason: Analyzing Reranking Tradeoffs through Effective Token Cost in Deep Search Agents Autoría: Sharifymoghaddam, Sahel, Lin, Jimmy

    Publicado 2026
    Fuente: arXiv
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  5. 5
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    A Systematic Study of Pseudo-Relevance Feedback with LLMs Autoría: Jedidi, Nour, Lin, Jimmy

    Publicado 2026
    Fuente: arXiv
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  6. 6
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    Toward Automatic Relevance Judgment using Vision--Language Models for Image--Text Retrieval Evaluation Autoría: Yang, Jheng-Hong, Lin, Jimmy

    Publicado 2024
    Fuente: arXiv
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  7. 7
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    Illusions of Relevance: Arbitrary Content Injection Attacks Deceive Retrievers, Rerankers, and LLM Judges Autoría: Tamber, Manveer Singh, Lin, Jimmy

    Publicado 2025
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  8. 8
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    LLMs Can Patch Up Missing Relevance Judgments in Evaluation Autoría: Upadhyay, Shivani, Kamalloo, Ehsan, Lin, Jimmy

    Publicado 2024
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  9. 9
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    An Early FIRST Reproduction and Improvements to Single-Token Decoding for Fast Listwise Reranking Autoría: Chen, Zijian, Pradeep, Ronak, Lin, Jimmy

    Publicado 2024
    Fuente: arXiv
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  10. 10
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    Lighting the Way for BRIGHT: Reproducible Baselines with Anserini, Pyserini, and RankLLM Autoría: Sharifymoghaddam, Sahel, Ge, Yijun, Lin, Jimmy

    Publicado 2025
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  11. 11
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    Study on LLMs for Promptagator-Style Dense Retriever Training Autoría: Gwon, Daniel, Jedidi, Nour, Lin, Jimmy

    Publicado 2025
    Fuente: arXiv
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  12. 12
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    NanoKnow: How to Know What Your Language Model Knows Autoría: Gu, Lingwei, Jedidi, Nour, Lin, Jimmy

    Publicado 2026
    Fuente: arXiv
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  13. 13
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    The Trust Paradox: How CS Researchers Engage LLM Leaderboards Autoría: Sadeghi, Pouya, Crisan, Anamaria, Lin, Jimmy

    Publicado 2026
    Fuente: arXiv
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  14. 14
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    Can't Hide Behind the API: Stealing Black-Box Commercial Embedding Models Autoría: Tamber, Manveer Singh, Xian, Jasper, Lin, Jimmy

    Publicado 2024
    Fuente: arXiv
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  15. 15
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    Musings About the Future of Search: A Return to the Past? Autoría: Lin, Jimmy, Gupta, Pankaj, Horn, Will, Mishne, Gilad

    Publicado 2024
    Fuente: arXiv
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  16. 16
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    Unifying Adversarial Robustness and Training Across Text Scoring Models Autoría: Tamber, Manveer Singh, Oyarhoseini, Hosna, Lin, Jimmy

    Publicado 2026
    Fuente: arXiv
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  17. 17
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    A Unified Perturbation Framework for Analyzing Leaderboard Stability and Manipulation Autoría: Oyarhoseini, Hosna, Lin, Jimmy, Karimi, Amir-Hossein

    Publicado 2026
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  18. 18
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    UniRAG: Universal Retrieval Augmentation for Large Vision Language Models Autoría: Sharifymoghaddam, Sahel, Upadhyay, Shivani, Chen, Wenhu, Lin, Jimmy

    Publicado 2024
    Fuente: arXiv
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  19. 19
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    Beyond Quacking: Deep Integration of Language Models and RAG into DuckDB Autoría: Dorbani, Anas, Yasser, Sunny, Lin, Jimmy, Mhedhbi, Amine

    Publicado 2025
    Fuente: arXiv
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  20. 20
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    Hard Negatives, Hard Lessons: Revisiting Training Data Quality for Robust Information Retrieval with LLMs Autoría: Thakur, Nandan, Zhang, Crystina, Ma, Xueguang, Lin, Jimmy

    Publicado 2025
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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