:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	de Wynter, Adrian
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Computation and Language
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2408.15409
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

If Eleanor Rigby Had Met ChatGPT: A Study on Loneliness in a Post-LLM World
von: de Wynter, Adrian
Veröffentlicht: (2024)

If LLMs Have Human-Like Attributes, Then So Does Age of Empires II
von: de Wynter, Adrian
Veröffentlicht: (2026)

Will GPT-4 Run DOOM?
von: de Wynter, Adrian
Veröffentlicht: (2024)

Is In-Context Learning Learning?
von: de Wynter, Adrian
Veröffentlicht: (2025)

Algorithmically Establishing Trust in Evaluators
von: de Wynter, Adrian
Veröffentlicht: (2025)

The Thin Line Between Comprehension and Persuasion in LLMs
von: de Wynter, Adrian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

"I'd Like to Have an Argument, Please": Argumentative Reasoning in Large Language Models
von: de Wynter, Adrian, et al.
Veröffentlicht: (2023)

The Hrunting of AI: Where and How to Improve English Dialectal Fairness
von: Li, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Multilingual, Culture-First Approach to Addressing Misgendering in LLM Applications
von: Sitaram, Sunayana, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Collaboratively adding new knowledge to an LLM
von: Lee, Rhui Dih, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FindTheFlaws: Annotated Errors for Detecting Flawed Reasoning and Scalable Oversight Research
von: Recchia, Gabriel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evaluating Style-Personalized Text Generation: Challenges and Directions
von: Jangra, Anubhav, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Causal Reasoning Favors Encoders: On The Limits of Decoder-Only Models
von: Roy, Amartya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LLM as a Mastermind: A Survey of Strategic Reasoning with Large Language Models
von: Zhang, Yadong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On Meta-Prompting
von: de Wynter, Adrian, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Biased or Flawed? Mitigating Stereotypes in Generative Language Models by Addressing Task-Specific Flaws
von: Jha, Akshita, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Turing Completeness and Sid Meier's Civilization
von: de Wynter, Adrian
Veröffentlicht: (2021)

An Evaluation on Large Language Model Outputs: Discourse and Memorization
von: de Wynter, Adrian, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Are Large Language Model-based Evaluators the Solution to Scaling Up Multilingual Evaluation?
von: Hada, Rishav, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Scaling Flaws of Verifier-Guided Search in Mathematical Reasoning
von: Yu, Fei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Flaw of Averages: Quantifying Uniformity of Performance on Benchmarks
von: Uzunoglu, Arda, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Flexible and Effective Mixing of Large Language Models into a Mixture of Domain Experts
von: Lee, Rhui Dih, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Textual Gradients are a Flawed Metaphor for Automatic Prompt Optimization
von: Melcer, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BenchMarker: An Education-Inspired Toolkit for Highlighting Flaws in Multiple-Choice Benchmarks
von: Balepur, Nishant, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Stop! In the Name of Flaws: Disentangling Personal Names and Sociodemographic Attributes in NLP
von: Gautam, Vagrant, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Impact of Item-Writing Flaws on Difficulty and Discrimination in Item Response Theory
von: Schmucker, Robin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Flaw or Artifact? Rethinking Prompt Sensitivity in Evaluating LLMs
von: Hua, Andong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Flee the Flaw: Annotating the Underlying Logic of Fallacious Arguments Through Templates and Slot-filling
von: Robbani, Irfan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unveiling the Flaws: Exploring Imperfections in Synthetic Data and Mitigation Strategies for Large Language Models
von: Chen, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

How We Refute Claims: Automatic Fact-Checking through Flaw Identification and Explanation
von: Kao, Wei-Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Architectural Flaw Detection in Civil Engineering Using GPT-4
von: Kumar, Saket, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Finding Flawed Fictions: Evaluating Complex Reasoning in Language Models via Plot Hole Detection
von: Ahuja, Kabir, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GenAI vs. Human Fact-Checkers: Accurate Ratings, Flawed Rationales
von: Tai, Yuehong Cassandra, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Token-Weighted RNN-T for Learning from Flawed Data
von: Keren, Gil, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Jailbreaking Large Language Diffusion Models: Revealing Hidden Safety Flaws in Diffusion-Based Text Generation
von: Zhang, Yuanhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CitaLaw: Enhancing LLM with Citations in Legal Domain
von: Zhang, Kepu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Assessing Dialect Fairness and Robustness of Large Language Models in Reasoning Tasks
von: Lin, Fangru, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Are Today's LLMs Ready to Explain Well-Being Concepts?
von: Jiang, Bohan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Which of These Best Describes Multiple Choice Evaluation with LLMs? A) Forced B) Flawed C) Fixable D) All of the Above
von: Balepur, Nishant, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Scaling Laws of Skills in LLM Agent Systems
von: Chen, Charles, et al.
Veröffentlicht: (2026)