:: Library Catalog

Copertina

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Blessing, Denis, Jia, Xiaogang, Esslinger, Johannes, Vargas, Francisco, Neumann, Gerhard
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2024
Soggetti:	Machine Learning Artificial Intelligence
Accesso online:	https://arxiv.org/abs/2406.07423
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

End-To-End Learning of Gaussian Mixture Priors for Diffusion Sampler
di: Blessing, Denis, et al.
Pubblicazione: (2025)

Variational Distillation of Diffusion Policies into Mixture of Experts
di: Zhou, Hongyi, et al.
Pubblicazione: (2024)

Sequential Controlled Langevin Diffusions
di: Chen, Junhua, et al.
Pubblicazione: (2024)

Underdamped Diffusion Bridges with Applications to Sampling
di: Blessing, Denis, et al.
Pubblicazione: (2025)

Transport meets Variational Inference: Controlled Monte Carlo Diffusions
di: Vargas, Francisco, et al.
Pubblicazione: (2023)

Bridge Matching Sampler: Scalable Sampling via Generalized Fixed-Point Diffusion Matching
di: Blessing, Denis, et al.
Pubblicazione: (2026)

Variational Sampling of Temporal Trajectories
di: Nazarovs, Jurijs, et al.
Pubblicazione: (2024)

SafeSci: Safety Evaluation of Large Language Models in Science Domains and Beyond
di: Zhu, Xiangyang, et al.
Pubblicazione: (2026)

Large Language Monkeys: Scaling Inference Compute with Repeated Sampling
di: Brown, Bradley, et al.
Pubblicazione: (2024)

Efficient and Interpretable Neural Networks Using Complex Lehmer Transform
di: Ataei, Masoud, et al.
Pubblicazione: (2025)

Adaptive World Models: Learning Behaviors by Latent Imagination Under Non-Stationarity
di: Gospodinov, Emiliyan, et al.
Pubblicazione: (2024)

Canonical Variates in Wasserstein Metric Space
di: Li, Jia, et al.
Pubblicazione: (2024)

Improving Line Search Methods for Large Scale Neural Network Training
di: Kenneweg, Philip, et al.
Pubblicazione: (2024)

Can Neural Networks Provide Latent Embeddings for Telemetry-Aware Greedy Routing?
di: Boltres, Andreas, et al.
Pubblicazione: (2026)

On Sample-Efficient Offline Reinforcement Learning: Data Diversity, Posterior Sampling, and Beyond
di: Nguyen-Tang, Thanh, et al.
Pubblicazione: (2024)

ProCause: Generating Counterfactual Outcomes to Evaluate Prescriptive Process Monitoring Methods
di: De Moor, Jakob, et al.
Pubblicazione: (2025)

Beyond Importance Sampling: Rejection-Gated Policy Optimization
di: Sun, Ziwu, et al.
Pubblicazione: (2026)

Scaling Up Bayesian DAG Sampling
di: Nikzad, Daniele, et al.
Pubblicazione: (2025)

GraphSparseNet: a Novel Method for Large Scale Traffic Flow Prediction
di: Kong, Weiyang, et al.
Pubblicazione: (2025)

Sample, Scrutinize and Scale: Effective Inference-Time Search by Scaling Verification
di: Zhao, Eric, et al.
Pubblicazione: (2025)

Beyond Scaling Law: A Data-Efficient Distillation Framework for Reasoning
di: Wu, Xiaojun, et al.
Pubblicazione: (2025)

DBES: A Systematic Benchmark and Metric Suite for Evaluating Expert Specialization in Large-Scale MoEs
di: Wang, Jing, et al.
Pubblicazione: (2026)

TabRepo: A Large Scale Repository of Tabular Model Evaluations and its AutoML Applications
di: Salinas, David, et al.
Pubblicazione: (2023)

Fast and Robust Likelihood-Guided Diffusion Posterior Sampling with Amortized Variational Inference
di: Zheng, Léon, et al.
Pubblicazione: (2026)

Aligning Few-Step Generative Models by Amortizing Sample-based Variational Inference
di: Lee, Jaewoo, et al.
Pubblicazione: (2026)

Variational Inference Using Material Point Method
di: Huang, Yongchao
Pubblicazione: (2024)

OPT-BENCH: Evaluating LLM Agent on Large-Scale Search Spaces Optimization Problems
di: Li, Xiaozhe, et al.
Pubblicazione: (2025)

Generating Realistic Adversarial Examples for Business Processes using Variational Autoencoders
di: Stevens, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2024)

Variational Rank Reduction Autoencoders for Generative Thermal Design
di: Tierz, Alicia, et al.
Pubblicazione: (2025)

DTization: A New Method for Supervised Feature Scaling
di: Islam, Niful
Pubblicazione: (2024)

GaLore 2: Large-Scale LLM Pre-Training by Gradient Low-Rank Projection
di: Su, DiJia, et al.
Pubblicazione: (2025)

Progressive Supervision via Label Decomposition: An Long-Term and Large-Scale Wireless Traffic Forecasting Method
di: Liang, Daojun, et al.
Pubblicazione: (2025)

Automatic Dataset Construction (ADC): Sample Collection, Data Curation, and Beyond
di: Liu, Minghao, et al.
Pubblicazione: (2024)

GraViti: Graph-Level Variational Autoencoders with Relaxed Permutation Invariance
di: Bresson, Roman, et al.
Pubblicazione: (2026)

Combining Open-box Simulation and Importance Sampling for Tuning Large-Scale Recommenders
di: Paneri, Kaushal, et al.
Pubblicazione: (2024)

MaNGO - Adaptable Graph Network Simulators via Meta-Learning
di: Dahlinger, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2025)

Beyond KV Caching: Shared Attention for Efficient LLMs
di: Liao, Bingli, et al.
Pubblicazione: (2024)

A Large-Scale Benchmark for Evaluating Large Language Models on Medical Question Answering in Romanian
di: Rogoz, Ana-Cristina, et al.
Pubblicazione: (2025)

Beyond the Frontier: Stochastic Backtracking for Efficient Test-Time Scaling
di: Tran, Dao, et al.
Pubblicazione: (2026)

Reasoning as Gradient: Scaling MLE Agents Beyond Tree Search
di: Zhang, Yifei, et al.
Pubblicazione: (2026)