Lines of Thought in Large Language Models
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Sarfati, Raphaël, Liu, Toni J. B., Boullé, Nicolas, Earls, Christopher J. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Neural Thermodynamic Laws for Large Language Model Training
par: Liu, Ziming, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Ziming, et autres
Publié: (2025)
LLMs learn governing principles of dynamical systems, revealing an in-context neural scaling law
par: Liu, Toni J. B., et autres
Publié: (2024)
par: Liu, Toni J. B., et autres
Publié: (2024)
Density estimation with LLMs: a geometric investigation of in-context learning trajectories
par: Liu, Toni J. B., et autres
Publié: (2024)
par: Liu, Toni J. B., et autres
Publié: (2024)
Probabilistic Emissivity Retrieval from Hyperspectral Data via Physics-Guided Variational Inference
par: Tempelman, Joshua R., et autres
Publié: (2025)
par: Tempelman, Joshua R., et autres
Publié: (2025)
Topological Learning in Multi-Class Data Sets
par: Griffin, Christopher, et autres
Publié: (2023)
par: Griffin, Christopher, et autres
Publié: (2023)
Limits to classification performance by relating Kullback-Leibler divergence to Cohen's Kappa
par: Crow, L., et autres
Publié: (2024)
par: Crow, L., et autres
Publié: (2024)
Bayesian Hierarchical Models and the Maximum Entropy Principle
par: Brewer, Brendon J.
Publié: (2026)
par: Brewer, Brendon J.
Publié: (2026)
Detail Across Scales: Multi-Scale Enhancement for Full Spectrum Neural Representations
par: Ni, Yuan, et autres
Publié: (2025)
par: Ni, Yuan, et autres
Publié: (2025)
Position: Solve Layerwise Linear Models First to Understand Neural Dynamical Phenomena (Neural Collapse, Emergence, Lazy/Rich Regime, and Grokking)
par: Nam, Yoonsoo, et autres
Publié: (2025)
par: Nam, Yoonsoo, et autres
Publié: (2025)
Data-Driven Extreme Response Estimation
par: Edwards, Samuel J., et autres
Publié: (2025)
par: Edwards, Samuel J., et autres
Publié: (2025)
Comparative Analysis of Machine Learning-Based Imputation Techniques for Air Quality Datasets with High Missing Data Rates
par: Yan, Sen, et autres
Publié: (2024)
par: Yan, Sen, et autres
Publié: (2024)
Neural posterior estimation for scalable and accurate inverse parameter inference in Li-ion batteries
par: Hassanaly, Malik, et autres
Publié: (2026)
par: Hassanaly, Malik, et autres
Publié: (2026)
Response Theory via Generative Score Modeling
par: Giorgini, Ludovico Theo, et autres
Publié: (2024)
par: Giorgini, Ludovico Theo, et autres
Publié: (2024)
Tunable correlation retention: A statistical method for generating synthetic data
par: Jävergård, Nicklas, et autres
Publié: (2024)
par: Jävergård, Nicklas, et autres
Publié: (2024)
Scalable Sparse Regression for Model Discovery: The Fast Lane to Insight
par: Golden, Matthew
Publié: (2024)
par: Golden, Matthew
Publié: (2024)
Intrinsic Signal Models Defined by the High-Dimensional, Small-Sample Limit
par: Mototake, Yoh-ichi, et autres
Publié: (2023)
par: Mototake, Yoh-ichi, et autres
Publié: (2023)
Statistical limits of correlation detection in trees
par: Ganassali, Luca, et autres
Publié: (2022)
par: Ganassali, Luca, et autres
Publié: (2022)
Physics-informed Information Field Theory for Modeling Physical Systems with Uncertainty Quantification
par: Alberts, Alex, et autres
Publié: (2023)
par: Alberts, Alex, et autres
Publié: (2023)
A Unified Framework for Structured Flow Modeling: From Continuous Fields to Data-Driven Representations
par: Casadei, Diego
Publié: (2026)
par: Casadei, Diego
Publié: (2026)
MEP-Net: Generating Solutions to Scientific Problems with Limited Knowledge by Maximum Entropy Principle
par: Yang, Wuyue, et autres
Publié: (2024)
par: Yang, Wuyue, et autres
Publié: (2024)
DPGIIL: Dirichlet Process-Deep Generative Model-Integrated Incremental Learning for Clustering in Transmissibility-based Online Structural Anomaly Detection
par: Mei, Lin-Feng, et autres
Publié: (2024)
par: Mei, Lin-Feng, et autres
Publié: (2024)
OASIS: A Deep Learning Framework for Universal Spectroscopic Analysis Driven by Novel Loss Functions
par: Young, Chris, et autres
Publié: (2025)
par: Young, Chris, et autres
Publié: (2025)
Text-Trained LLMs Can Zero-Shot Extrapolate PDE Dynamics, Revealing a Three-Stage In-Context Learning Mechanism
par: Bao, Jiajun, et autres
Publié: (2025)
par: Bao, Jiajun, et autres
Publié: (2025)
Learning effective good variables from physical data
par: Barletta, Giulio, et autres
Publié: (2024)
par: Barletta, Giulio, et autres
Publié: (2024)
Active Learning with Fully Bayesian Neural Networks for Discontinuous and Nonstationary Data
par: Ziatdinov, Maxim
Publié: (2024)
par: Ziatdinov, Maxim
Publié: (2024)
Dreaming Learning
par: Londei, Alessandro, et autres
Publié: (2024)
par: Londei, Alessandro, et autres
Publié: (2024)
AI Meets Antimatter: Unveiling Antihydrogen Annihilations
par: Ferreira, Ashley, et autres
Publié: (2024)
par: Ferreira, Ashley, et autres
Publié: (2024)
Physics-constrained polynomial chaos expansion for scientific machine learning and uncertainty quantification
par: Sharma, Himanshu, et autres
Publié: (2024)
par: Sharma, Himanshu, et autres
Publié: (2024)
Exploring how deep learning decodes anomalous diffusion via Grad-CAM
par: Bae, Jaeyong, et autres
Publié: (2024)
par: Bae, Jaeyong, et autres
Publié: (2024)
Exploring applications of topological data analysis in stock index movement prediction
par: Huang, Dazhi, et autres
Publié: (2024)
par: Huang, Dazhi, et autres
Publié: (2024)
Towards certification: A complete statistical validation pipeline for supervised learning in industry
par: Lacasa, Lucas, et autres
Publié: (2024)
par: Lacasa, Lucas, et autres
Publié: (2024)
Uncertainty estimation via ensembles of deep learning models and dropout layers for seismic traces
par: Messuti, Giovanni, et autres
Publié: (2024)
par: Messuti, Giovanni, et autres
Publié: (2024)
Active Learning of Molecular Data for Task-Specific Objectives
par: Ghosh, Kunal, et autres
Publié: (2024)
par: Ghosh, Kunal, et autres
Publié: (2024)
Stochastic Inference of Plate Bending from Heterogeneous Data: Physics-informed Gaussian Processes via Kirchhoff-Love Theory
par: Kavrakov, Igor, et autres
Publié: (2024)
par: Kavrakov, Igor, et autres
Publié: (2024)
Online Learning Approach for Survival Analysis
par: Fernandez, Camila, et autres
Publié: (2024)
par: Fernandez, Camila, et autres
Publié: (2024)
Efficient Training of Deep Neural Operator Networks via Randomized Sampling
par: Karumuri, Sharmila, et autres
Publié: (2024)
par: Karumuri, Sharmila, et autres
Publié: (2024)
Learning from the past: predicting critical transitions with machine learning trained on surrogates of historical data
par: Ma, Zhiqin, et autres
Publié: (2024)
par: Ma, Zhiqin, et autres
Publié: (2024)
Multi-fidelity Gaussian process surrogate modeling for regression problems in physics
par: Ravi, Kislaya, et autres
Publié: (2024)
par: Ravi, Kislaya, et autres
Publié: (2024)
Machine learning approach to detect dynamical states from recurrence measures
par: Thakur, Dheeraja, et autres
Publié: (2024)
par: Thakur, Dheeraja, et autres
Publié: (2024)
Assessing high-order effects in feature importance via predictability decomposition
par: Ontivero-Ortega, Marlis, et autres
Publié: (2024)
par: Ontivero-Ortega, Marlis, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
Neural Thermodynamic Laws for Large Language Model Training
par: Liu, Ziming, et autres
Publié: (2025) -
LLMs learn governing principles of dynamical systems, revealing an in-context neural scaling law
par: Liu, Toni J. B., et autres
Publié: (2024) -
Density estimation with LLMs: a geometric investigation of in-context learning trajectories
par: Liu, Toni J. B., et autres
Publié: (2024) -
Probabilistic Emissivity Retrieval from Hyperspectral Data via Physics-Guided Variational Inference
par: Tempelman, Joshua R., et autres
Publié: (2025) -
Topological Learning in Multi-Class Data Sets
par: Griffin, Christopher, et autres
Publié: (2023)