Improving World Models using Deep Supervision with Linear Probes
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autore principale: | Zahorodnii, Andrii |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Project Jenkins: Turning Monkey Neural Data into Robotic Arm Movement, and Back
di: Zahorodnii, Andrii, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zahorodnii, Andrii, et al.
Pubblicazione: (2025)
Reinforcement Learning Fine-Tunes a Sparse Subnetwork in Large Language Models
di: Balashov, Andrii
Pubblicazione: (2025)
di: Balashov, Andrii
Pubblicazione: (2025)
Understanding and Improving Hyperbolic Deep Reinforcement Learning
di: Klein, Timo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Klein, Timo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Zero-Direction Probing: A Linear-Algebraic Framework for Deep Analysis of Large-Language-Model Drift
di: Pandey, Amit
Pubblicazione: (2025)
di: Pandey, Amit
Pubblicazione: (2025)
World Modelling Improves Language Model Agents
di: Guo, Shangmin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guo, Shangmin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Transformers Linearly Represent Highly Structured World Models
di: Kniazev, Roman, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kniazev, Roman, et al.
Pubblicazione: (2026)
Deep Minds and Shallow Probes
di: Lee, Su Hyeong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lee, Su Hyeong, et al.
Pubblicazione: (2026)
Simple, Good, Fast: Self-Supervised World Models Free of Baggage
di: Robine, Jan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Robine, Jan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning To Explore With Predictive World Model Via Self-Supervised Learning
di: Santana, Alana, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Santana, Alana, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Unraveling and Improving Generalization in World Models
di: Fang, Qiaoyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fang, Qiaoyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Probing the Impact of Scale on Data-Efficient, Generalist Transformer World Models for Atari
di: Kim, Jooyeon
Pubblicazione: (2026)
di: Kim, Jooyeon
Pubblicazione: (2026)
What Has a Foundation Model Found? Using Inductive Bias to Probe for World Models
di: Vafa, Keyon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Vafa, Keyon, et al.
Pubblicazione: (2025)
Improving Transformer World Models for Data-Efficient RL
di: Dedieu, Antoine, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dedieu, Antoine, et al.
Pubblicazione: (2025)
Masked Generative Priors Improve World Models Sequence Modelling Capabilities
di: Meo, Cristian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Meo, Cristian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Emergent Semantic Representations in World Models through Physical Interaction without Linguistic Supervision
di: Fang, Jiayi
Pubblicazione: (2026)
di: Fang, Jiayi
Pubblicazione: (2026)
Improving Token-Based World Models with Parallel Observation Prediction
di: Cohen, Lior, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cohen, Lior, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multimodal Deep Generative Model for Semi-Supervised Learning under Class Imbalance
di: Yoon, Heegeon, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yoon, Heegeon, et al.
Pubblicazione: (2026)
Calibrating LLM Judges: Linear Probes for Fast and Reliable Uncertainty Estimation
di: Radharapu, Bhaktipriya, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Radharapu, Bhaktipriya, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep SPI: Safe Policy Improvement via World Models
di: Delgrange, Florent, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Delgrange, Florent, et al.
Pubblicazione: (2025)
Improving User Behavior Prediction: Leveraging Annotator Metadata in Supervised Machine Learning Models
di: Ng, Lynnette Hui Xian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ng, Lynnette Hui Xian, et al.
Pubblicazione: (2025)
WorldLLM: Improving LLMs' world modeling using curiosity-driven theory-making
di: Levy, Guillaume, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Levy, Guillaume, et al.
Pubblicazione: (2025)
Future-as-Label: Scalable Supervision from Real-World Outcomes
di: Turtel, Benjamin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Turtel, Benjamin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Breaking the Reclustering Barrier in Centroid-based Deep Clustering
di: Miklautz, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Miklautz, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Supervised Dynamic Dimension Reduction with Deep Neural Network
di: Luo, Zhanye, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Luo, Zhanye, et al.
Pubblicazione: (2025)
World Action Verifier: Self-Improving World Models via Forward-Inverse Asymmetry
di: Liu, Yuejiang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Yuejiang, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Rubric-Supervised Critic from Sparse Real-World Outcomes
di: Wang, Xingyao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Xingyao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Large Language Models for Sequential Decision-Making: Improving In-Context Learning via Supervised Fine-Tuning
di: Zhang, Minmin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Minmin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Towards Self-Supervised Covariance Estimation in Deep Heteroscedastic Regression
di: Shukla, Megh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shukla, Megh, et al.
Pubblicazione: (2025)
Meta-World+: An Improved, Standardized, RL Benchmark
di: McLean, Reginald, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: McLean, Reginald, et al.
Pubblicazione: (2025)
Integrating Random Forests and Generalized Linear Models for Improved Accuracy and Interpretability
di: Agarwal, Abhineet, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Agarwal, Abhineet, et al.
Pubblicazione: (2023)
Self-Improving World Modelling with Latent Actions
di: Qiu, Yifu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Qiu, Yifu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Generalised Linear Models in Deep Bayesian RL with Learnable Basis Functions
di: You, Jingyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: You, Jingyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Real-World Robot Control by Deep Active Inference With a Temporally Hierarchical World Model
di: Fujii, Kentaro, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fujii, Kentaro, et al.
Pubblicazione: (2025)
DeepCell: Self-Supervised Multiview Fusion for Circuit Representation Learning
di: Shi, Zhengyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shi, Zhengyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Enhancing In-context Learning via Linear Probe Calibration
di: Abbas, Momin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Abbas, Momin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Binning as a Pretext Task: Improving Self-Supervised Learning in Tabular Domains
di: Lee, Kyungeun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lee, Kyungeun, et al.
Pubblicazione: (2024)
How to Provably Improve Return Conditioned Supervised Learning?
di: Liu, Zhishuai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Zhishuai, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep Active Inference with Diffusion Policy and Multiple Timescale World Model for Real-World Exploration and Navigation
di: Yokozawa, Riko, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yokozawa, Riko, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Distinguishable Representations in Deep Q-Networks for Linear Transfer
di: Sathish, Sooraj, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sathish, Sooraj, et al.
Pubblicazione: (2025)
Red-teaming Activation Probes using Prompted LLMs
di: Blandfort, Phil, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Blandfort, Phil, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Project Jenkins: Turning Monkey Neural Data into Robotic Arm Movement, and Back
di: Zahorodnii, Andrii, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Reinforcement Learning Fine-Tunes a Sparse Subnetwork in Large Language Models
di: Balashov, Andrii
Pubblicazione: (2025) -
Understanding and Improving Hyperbolic Deep Reinforcement Learning
di: Klein, Timo, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Zero-Direction Probing: A Linear-Algebraic Framework for Deep Analysis of Large-Language-Model Drift
di: Pandey, Amit
Pubblicazione: (2025) -
World Modelling Improves Language Model Agents
di: Guo, Shangmin, et al.
Pubblicazione: (2025)