State Soup: In-Context Skill Learning, Retrieval and Mixing
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Pióro, Maciej, Wołczyk, Maciej, Pascanu, Razvan, von Oswald, Johannes, Sacramento, João |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Discovering modular solutions that generalize compositionally
di: Schug, Simon, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Schug, Simon, et al.
Pubblicazione: (2023)
Lattice: Learning to Efficiently Compress the Memory
di: Karami, Mahdi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Karami, Mahdi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Revisiting Adam for Streaming Reinforcement Learning
di: Gogianu, Florin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gogianu, Florin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Uncovering mesa-optimization algorithms in Transformers
di: von Oswald, Johannes, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: von Oswald, Johannes, et al.
Pubblicazione: (2023)
Emergent temporal abstractions in autoregressive models enable hierarchical reinforcement learning
di: Kobayashi, Seijin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kobayashi, Seijin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Retrieval-Augmented Decision Transformer: External Memory for In-context RL
di: Schmied, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schmied, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Meta-learning how to Share Credit among Macro-Actions
di: Hosu, Ionel-Alexandru, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hosu, Ionel-Alexandru, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fine-Tuned In-Context Learners for Efficient Adaptation
di: Bornschein, Jorg, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bornschein, Jorg, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fine-tuning Reinforcement Learning Models is Secretly a Forgetting Mitigation Problem
di: Wołczyk, Maciej, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wołczyk, Maciej, et al.
Pubblicazione: (2024)
Projected Compression: Trainable Projection for Efficient Transformer Compression
di: Stefaniak, Maciej, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Stefaniak, Maciej, et al.
Pubblicazione: (2025)
Softmax is not Enough (for Sharp Size Generalisation)
di: Veličković, Petar, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Veličković, Petar, et al.
Pubblicazione: (2024)
Asynchronous Algorithmic Alignment with Cocycles
di: Dudzik, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Dudzik, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2023)
From Markov to Laplace: How Mamba In-Context Learns Markov Chains
di: Bondaschi, Marco, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bondaschi, Marco, et al.
Pubblicazione: (2025)
MesaNet: Sequence Modeling by Locally Optimal Test-Time Training
di: von Oswald, Johannes, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: von Oswald, Johannes, et al.
Pubblicazione: (2025)
LLMs are Greedy Agents: Effects of RL Fine-tuning on Decision-Making Abilities
di: Schmied, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Schmied, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards White Box Deep Learning
di: Satkiewicz, Maciej
Pubblicazione: (2024)
di: Satkiewicz, Maciej
Pubblicazione: (2024)
When can transformers compositionally generalize in-context?
di: Kobayashi, Seijin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kobayashi, Seijin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Joint MoE Scaling Laws: Mixture of Experts Can Be Memory Efficient
di: Ludziejewski, Jan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ludziejewski, Jan, et al.
Pubblicazione: (2025)
MoE-Mamba: Efficient Selective State Space Models with Mixture of Experts
di: Pióro, Maciej, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pióro, Maciej, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mining Generalizable Activation Functions
di: Vitvitskyi, Alex, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Vitvitskyi, Alex, et al.
Pubblicazione: (2026)
Non-Stationary Learning of Neural Networks with Automatic Soft Parameter Reset
di: Galashov, Alexandre, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Galashov, Alexandre, et al.
Pubblicazione: (2024)
Perplexity Cannot Always Tell Right from Wrong
di: Veličković, Petar, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Veličković, Petar, et al.
Pubblicazione: (2026)
Layerwise LQR for Geometry-Aware Optimization of Deep Networks
di: Dufort-Labbé, Simon, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Dufort-Labbé, Simon, et al.
Pubblicazione: (2026)
Navigating Potholes with Geometry-Aware Sharpness Minimization
di: Dufort-Labbé, Simon, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Dufort-Labbé, Simon, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Large Recurrent Action Model: xLSTM enables Fast Inference for Robotics Tasks
di: Schmied, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schmied, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Attention as a Hypernetwork
di: Schug, Simon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schug, Simon, et al.
Pubblicazione: (2024)
Normalization and effective learning rates in reinforcement learning
di: Lyle, Clare, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lyle, Clare, et al.
Pubblicazione: (2024)
One-Shot Clustering for Federated Learning
di: Zuziak, Maciej Krzysztof, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zuziak, Maciej Krzysztof, et al.
Pubblicazione: (2025)
One-Shot Clustering for Federated Learning Under Clustering-Agnostic Assumption
di: Zuziak, Maciej Krzysztof, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zuziak, Maciej Krzysztof, et al.
Pubblicazione: (2025)
Maxwell's Demon at Work: Efficient Pruning by Leveraging Saturation of Neurons
di: Dufort-Labbé, Simon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dufort-Labbé, Simon, et al.
Pubblicazione: (2024)
Kalman Filter for Online Classification of Non-Stationary Data
di: Titsias, Michalis K., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Titsias, Michalis K., et al.
Pubblicazione: (2023)
Torque-Aware Momentum
di: Malviya, Pranshu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Malviya, Pranshu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Bone Soups: A Seek-and-Soup Model Merging Approach for Controllable Multi-Objective Generation
di: Xie, Guofu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xie, Guofu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards plausibility in time series counterfactual explanations
di: Kostrzewa, Marcin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kostrzewa, Marcin, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Probabilistic Consensus-Driven Approach for Robust Counterfactual Explanations
di: Kostrzewa, Marcin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kostrzewa, Marcin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Promoting Exploration in Memory-Augmented Adam using Critical Momenta
di: Malviya, Pranshu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Malviya, Pranshu, et al.
Pubblicazione: (2023)
Incremental Learning of Retrievable Skills For Efficient Continual Task Adaptation
di: Lee, Daehee, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lee, Daehee, et al.
Pubblicazione: (2024)
ECG-Soup: Harnessing Multi-Layer Synergy for ECG Foundation Models
di: Nguyen, Phu X., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nguyen, Phu X., et al.
Pubblicazione: (2025)
Soup to go: mitigating forgetting during continual learning with model averaging
di: Kleiman, Anat, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kleiman, Anat, et al.
Pubblicazione: (2025)
Explaining Time Series Classifiers with PHAR: Rule Extraction and Fusion from Post-hoc Attributions
di: Mozolewski, Maciej, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mozolewski, Maciej, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Discovering modular solutions that generalize compositionally
di: Schug, Simon, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Lattice: Learning to Efficiently Compress the Memory
di: Karami, Mahdi, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Revisiting Adam for Streaming Reinforcement Learning
di: Gogianu, Florin, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Uncovering mesa-optimization algorithms in Transformers
di: von Oswald, Johannes, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Emergent temporal abstractions in autoregressive models enable hierarchical reinforcement learning
di: Kobayashi, Seijin, et al.
Pubblicazione: (2025)