Salvato in:
| Autori principali: | Li, Chenglin, Chen, Qianglong, Li, Zhi, Tao, Feng, Li, Yicheng, Chen, Hao, Yu, Fei, Zhang, Yin |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2410.10392 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Mixed Distillation Helps Smaller Language Model Better Reasoning
di: Li, Chenglin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Chenglin, et al.
Pubblicazione: (2023)
Iterative Zoom-In: Temporal Interval Exploration for Long Video Understanding
di: Li, Chenglin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Chenglin, et al.
Pubblicazione: (2025)
VideoCogQA: A Controllable Benchmark for Evaluating Cognitive Abilities in Video-Language Models
di: Li, Chenglin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Chenglin, et al.
Pubblicazione: (2024)
MIG: Automatic Data Selection for Instruction Tuning by Maximizing Information Gain in Semantic Space
di: Chen, Yicheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Yicheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
What are the Essential Factors in Crafting Effective Long Context Multi-Hop Instruction Datasets? Insights and Best Practices
di: Chen, Zhi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Zhi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generalizing From Short to Long: Effective Data Synthesis for Long-Context Instruction Tuning
di: Zhu, Wenhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhu, Wenhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
An Information Bottleneck Perspective for Effective Noise Filtering on Retrieval-Augmented Generation
di: Zhu, Kun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhu, Kun, et al.
Pubblicazione: (2024)
What Factors Affect Multi-Modal In-Context Learning? An In-Depth Exploration
di: Qin, Libo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Qin, Libo, et al.
Pubblicazione: (2024)
GeoEval: Benchmark for Evaluating LLMs and Multi-Modal Models on Geometry Problem-Solving
di: Zhang, Jiaxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Jiaxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
TREX: Automating LLM Fine-tuning via Agent-Driven Tree-based Exploration
di: Ma, Zerun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ma, Zerun, et al.
Pubblicazione: (2026)
HunyuanProver: A Scalable Data Synthesis Framework and Guided Tree Search for Automated Theorem Proving
di: Li, Yang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Yang, et al.
Pubblicazione: (2024)
IOPO: Empowering LLMs with Complex Instruction Following via Input-Output Preference Optimization
di: Zhang, Xinghua, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Xinghua, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fine-grained Stateful Knowledge Exploration: Effective and Efficient Graph Retrieval with Large Language Models
di: Tao, Dehao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tao, Dehao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Selective Expert Guidance for Effective and Diverse Exploration in Reinforcement Learning of LLMs
di: Jiang, Zishang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jiang, Zishang, et al.
Pubblicazione: (2025)
AT$^2$PO: Agentic Turn-based Policy Optimization via Tree Search
di: Zong, Zefang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zong, Zefang, et al.
Pubblicazione: (2026)
VideoThinker: Building Agentic VideoLLMs with LLM-Guided Tool Reasoning
di: Li, Chenglin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Chenglin, et al.
Pubblicazione: (2026)
DeepSolution: Boosting Complex Engineering Solution Design via Tree-based Exploration and Bi-point Thinking
di: Li, Zhuoqun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Zhuoqun, et al.
Pubblicazione: (2025)
MineAgent: Towards Remote-Sensing Mineral Exploration with Multimodal Large Language Models
di: Yu, Beibei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yu, Beibei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Knapsack RL: Unlocking Exploration of LLMs via Optimizing Budget Allocation
di: Li, Ziniu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Ziniu, et al.
Pubblicazione: (2025)
EvolVE: Evolutionary Search for LLM-based Verilog Generation and Optimization
di: Hsin, Wei-Po, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hsin, Wei-Po, et al.
Pubblicazione: (2026)
Pre-training Distillation for Large Language Models: A Design Space Exploration
di: Peng, Hao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Peng, Hao, et al.
Pubblicazione: (2024)
On Leveraging Large Language Models for Enhancing Entity Resolution: A Cost-efficient Approach
di: Li, Huahang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Huahang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Improving Faithfulness of Large Language Models in Summarization via Sliding Generation and Self-Consistency
di: Li, Taiji, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Taiji, et al.
Pubblicazione: (2024)
TimeBench: A Comprehensive Evaluation of Temporal Reasoning Abilities in Large Language Models
di: Chu, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chu, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2023)
Differentiable Evolutionary Reinforcement Learning
di: Cheng, Sitao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cheng, Sitao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Robust Search with Uncertainty-Aware Value Models for Language Model Reasoning
di: Yu, Fei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yu, Fei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Theory of Space: Can Foundation Models Construct Spatial Beliefs through Active Exploration?
di: Zhang, Pingyue, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Pingyue, et al.
Pubblicazione: (2026)
Exploration vs Exploitation: Rethinking RLVR through Clipping, Entropy, and Spurious Reward
di: Chen, Peter, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Peter, et al.
Pubblicazione: (2025)
LLM-First Search: Self-Guided Exploration of the Solution Space
di: Herr, Nathan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Herr, Nathan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Navigate through Enigmatic Labyrinth A Survey of Chain of Thought Reasoning: Advances, Frontiers and Future
di: Chu, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chu, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2023)
One-Shot Learning as Instruction Data Prospector for Large Language Models
di: Li, Yunshui, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Yunshui, et al.
Pubblicazione: (2023)
Enhancing Multimodal Continual Instruction Tuning with BranchLoRA
di: Zhang, Duzhen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Duzhen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Empirical-MCTS: Continuous Agent Evolution via Dual-Experience Monte Carlo Tree Search
di: Lu, Hao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lu, Hao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Countering Catastrophic Forgetting of Large Language Models for Better Instruction Following via Weight-Space Model Merging
di: Lyu, Mengxian, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lyu, Mengxian, et al.
Pubblicazione: (2026)
DataChef: Cooking Up Optimal Data Recipes for LLM Adaptation via Reinforcement Learning
di: Chen, Yicheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Yicheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
Learning an Effective Premise Retrieval Model for Efficient Mathematical Formalization
di: Tao, Yicheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tao, Yicheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
SELT: Self-Evaluation Tree Search for LLMs with Task Decomposition
di: Wu, Mengsong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Mengsong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Infinity Instruct: Scaling Instruction Selection and Synthesis to Enhance Language Models
di: Li, Jijie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Jijie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Teaching According to Talents! Instruction Tuning LLMs with Competence-Aware Curriculum Learning
di: Li, Yangning, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Yangning, et al.
Pubblicazione: (2025)
CO-Bench: Benchmarking Language Model Agents in Algorithm Search for Combinatorial Optimization
di: Sun, Weiwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sun, Weiwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Mixed Distillation Helps Smaller Language Model Better Reasoning
di: Li, Chenglin, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Iterative Zoom-In: Temporal Interval Exploration for Long Video Understanding
di: Li, Chenglin, et al.
Pubblicazione: (2025) -
VideoCogQA: A Controllable Benchmark for Evaluating Cognitive Abilities in Video-Language Models
di: Li, Chenglin, et al.
Pubblicazione: (2024) -
MIG: Automatic Data Selection for Instruction Tuning by Maximizing Information Gain in Semantic Space
di: Chen, Yicheng, et al.
Pubblicazione: (2025) -
What are the Essential Factors in Crafting Effective Long Context Multi-Hop Instruction Datasets? Insights and Best Practices
di: Chen, Zhi, et al.
Pubblicazione: (2024)