ScriptoriumWS: A Code Generation Assistant for Weak Supervision
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Huang, Tzu-Heng, Cao, Catherine, Schoenberg, Spencer, Vishwakarma, Harit, Roberts, Nicholas, Sala, Frederic |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Time To Impeach LLM-as-a-Judge: Programs are the Future of Evaluation
di: Huang, Tzu-Heng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Tzu-Heng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Promises and Pitfalls of Threshold-based Auto-labeling
di: Vishwakarma, Harit, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Vishwakarma, Harit, et al.
Pubblicazione: (2022)
OTTER: Effortless Label Distribution Adaptation of Zero-shot Models
di: Shin, Changho, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shin, Changho, et al.
Pubblicazione: (2024)
The ALCHEmist: Automated Labeling 500x CHEaper Than LLM Data Annotators
di: Huang, Tzu-Heng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huang, Tzu-Heng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stronger Than You Think: Benchmarking Weak Supervision on Realistic Tasks
di: Zhang, Tianyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Tianyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning from Less: Measuring the Effectiveness of RLVR in Low Data and Compute Regimes
di: Bauer, Justin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bauer, Justin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Pearls from Pebbles: Improved Confidence Functions for Auto-labeling
di: Vishwakarma, Harit, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Vishwakarma, Harit, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adaptive Scoring and Thresholding with Human Feedback for Robust Out-of-Distribution Detection
di: Yamada, Daisuke, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yamada, Daisuke, et al.
Pubblicazione: (2025)
Taming False Positives in Out-of-Distribution Detection with Human Feedback
di: Vishwakarma, Harit, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Vishwakarma, Harit, et al.
Pubblicazione: (2024)
MoRe Fine-Tuning with 10x Fewer Parameters
di: Tan, Wenxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tan, Wenxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Automating Benchmark Design
di: Dsouza, Amanda, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dsouza, Amanda, et al.
Pubblicazione: (2025)
Weak-to-Strong Generalization Through the Data-Centric Lens
di: Shin, Changho, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shin, Changho, et al.
Pubblicazione: (2024)
Evaluating Sample Utility for Efficient Data Selection by Mimicking Model Weights
di: Huang, Tzu-Heng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Tzu-Heng, et al.
Pubblicazione: (2025)
WS-GRPO: Weakly-Supervised Group-Relative Policy Optimization for Rollout-Efficient Reasoning
di: Mundada, Gagan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Mundada, Gagan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Test-Time Scaling Makes Overtraining Compute-Optimal
di: Roberts, Nicholas, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Roberts, Nicholas, et al.
Pubblicazione: (2026)
RubiCap: Rubric-Guided Reinforcement Learning for Dense Image Captioning
di: Huang, Tzu-Heng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Huang, Tzu-Heng, et al.
Pubblicazione: (2026)
Multimodal Data Curation via Object Detection and Filter Ensembles
di: Huang, Tzu-Heng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huang, Tzu-Heng, et al.
Pubblicazione: (2024)
CARE: Confounder-Aware Aggregation for Reliable LLM Evaluation
di: Zhao, Jitian, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhao, Jitian, et al.
Pubblicazione: (2026)
Tabby: A Language Model Architecture for Tabular and Structured Data Synthesis
di: Cromp, Sonia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cromp, Sonia, et al.
Pubblicazione: (2025)
Prune 'n Predict: Optimizing LLM Decision-making with Conformal Prediction
di: Vishwakarma, Harit, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Vishwakarma, Harit, et al.
Pubblicazione: (2024)
R&B: Domain Regrouping and Data Mixture Balancing for Efficient Foundation Model Training
di: Ge, Albert, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ge, Albert, et al.
Pubblicazione: (2025)
Causal Spherical Hypergraph Networks for Modelling Social Uncertainty
di: Harit, Anoushka, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Harit, Anoushka, et al.
Pubblicazione: (2025)
RicciFlowRec: A Geometric Root Cause Recommender Using Ricci Curvature on Financial Graphs
di: Sun, Zhongtian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sun, Zhongtian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Weakly Supervised Label Learning Flows
di: Lu, You, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Lu, You, et al.
Pubblicazione: (2023)
From News to Returns: A Granger-Causal Hypergraph Transformer on the Sphere
di: Harit, Anoushka, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Harit, Anoushka, et al.
Pubblicazione: (2025)
A General Framework for Learning from Weak Supervision
di: Chen, Hao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Hao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Actionable Interpretability via Causal Hypergraphs: Unravelling Batch Size Effects in Deep Learning
di: Sun, Zhongtian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sun, Zhongtian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Pareto Optimal Code Generation
di: Orlanski, Gabriel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Orlanski, Gabriel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Unified Approach for Weakly Supervised Multicalibration
di: Futami, Futoshi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Futami, Futoshi, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Unified Empirical Risk Minimization Framework for Flexible N-Tuples Weak Supervision
di: Huang, Shuying, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Shuying, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scriptorium
Pubblicazione: (2019)
Pubblicazione: (2019)
ManifoldMind: Dynamic Hyperbolic Reasoning for Trustworthy Recommendations
di: Harit, Anoushka, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Harit, Anoushka, et al.
Pubblicazione: (2025)
COSMOS: Predictable and Cost-Effective Adaptation of LLMs
di: Wang, Jiayu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Jiayu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bringing Clustering to MLL: Weakly-Supervised Clustering for Partial Multi-Label Learning
di: Chen, Yu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Yu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Convergence Behavior of an Adversarial Weak Supervision Method
di: An, Steven, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: An, Steven, et al.
Pubblicazione: (2024)
Weakly-Supervised Multimodal Learning on MIMIC-CXR
di: Agostini, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Agostini, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2024)
An Adaptive Method for Weak Supervision with Drifting Data
di: Mazzetto, Alessio, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Mazzetto, Alessio, et al.
Pubblicazione: (2023)
Active Learning with Weak Supervision for Gaussian Processes
di: Olmin, Amanda, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Olmin, Amanda, et al.
Pubblicazione: (2022)
A Generic Self-Supervised Framework of Learning Invariant Discriminative Features
di: Ntelemis, Foivos, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Ntelemis, Foivos, et al.
Pubblicazione: (2022)
Rethinking Weak Supervision in Anomaly Detection: A Comprehensive Benchmark
di: Yao, Xu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yao, Xu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Time To Impeach LLM-as-a-Judge: Programs are the Future of Evaluation
di: Huang, Tzu-Heng, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Promises and Pitfalls of Threshold-based Auto-labeling
di: Vishwakarma, Harit, et al.
Pubblicazione: (2022) -
OTTER: Effortless Label Distribution Adaptation of Zero-shot Models
di: Shin, Changho, et al.
Pubblicazione: (2024) -
The ALCHEmist: Automated Labeling 500x CHEaper Than LLM Data Annotators
di: Huang, Tzu-Heng, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Stronger Than You Think: Benchmarking Weak Supervision on Realistic Tasks
di: Zhang, Tianyi, et al.
Pubblicazione: (2025)