Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Liu, Shengchao, Xu, Hannan, Ai, Yan, Li, Huanxin, Bengio, Yoshua, Guo, Harry |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | https://arxiv.org/abs/2507.16110 |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Machine learning and information theory concepts towards an AI Mathematician
par: Bengio, Yoshua, et autres
Publié: (2024)
par: Bengio, Yoshua, et autres
Publié: (2024)
Efficient Causal Graph Discovery Using Large Language Models
par: Jiralerspong, Thomas, et autres
Publié: (2024)
par: Jiralerspong, Thomas, et autres
Publié: (2024)
Generative Recursive Reasoning
par: Baek, Junyeob, et autres
Publié: (2026)
par: Baek, Junyeob, et autres
Publié: (2026)
Self-Evolving Curriculum for LLM Reasoning
par: Chen, Xiaoyin, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Xiaoyin, et autres
Publié: (2025)
LLM Agent Swarm for Hypothesis-Driven Drug Discovery
par: Song, Kevin, et autres
Publié: (2025)
par: Song, Kevin, et autres
Publié: (2025)
Fast Monte Carlo Tree Diffusion: 100x Speedup via Parallel Sparse Planning
par: Yoon, Jaesik, et autres
Publié: (2025)
par: Yoon, Jaesik, et autres
Publié: (2025)
In-Context Parametric Inference: Point or Distribution Estimators?
par: Mittal, Sarthak, et autres
Publié: (2025)
par: Mittal, Sarthak, et autres
Publié: (2025)
GFlowNet Foundations
par: Bengio, Yoshua, et autres
Publié: (2021)
par: Bengio, Yoshua, et autres
Publié: (2021)
A Complexity-Based Theory of Compositionality
par: Elmoznino, Eric, et autres
Publié: (2024)
par: Elmoznino, Eric, et autres
Publié: (2024)
Rejecting Hallucinated State Targets during Planning
par: Zhao, Mingde, et autres
Publié: (2024)
par: Zhao, Mingde, et autres
Publié: (2024)
InsightEval: An Expert-Curated Benchmark for Assessing Insight Discovery in LLM-Driven Data Agents
par: Zhu, Zhenghao, et autres
Publié: (2025)
par: Zhu, Zhenghao, et autres
Publié: (2025)
Monte Carlo Tree Diffusion for System 2 Planning
par: Yoon, Jaesik, et autres
Publié: (2025)
par: Yoon, Jaesik, et autres
Publié: (2025)
Shaping Inductive Bias in Diffusion Models through Frequency-Based Noise Control
par: Jiralerspong, Thomas, et autres
Publié: (2025)
par: Jiralerspong, Thomas, et autres
Publié: (2025)
In-Context Reinforcement Learning through Bayesian Fusion of Context and Value Prior
par: Berkes, Anaïs, et autres
Publié: (2026)
par: Berkes, Anaïs, et autres
Publié: (2026)
Language models recognize dropout and Gaussian noise applied to their activations
par: Fornasiere, Damiano, et autres
Publié: (2026)
par: Fornasiere, Damiano, et autres
Publié: (2026)
Were RNNs All We Needed?
par: Feng, Leo, et autres
Publié: (2024)
par: Feng, Leo, et autres
Publié: (2024)
FALCON: Few-step Accurate Likelihoods for Continuous Flows
par: Rehman, Danyal, et autres
Publié: (2025)
par: Rehman, Danyal, et autres
Publié: (2025)
Latent Veracity Inference for Identifying Errors in Stepwise Reasoning
par: Kim, Minsu, et autres
Publié: (2025)
par: Kim, Minsu, et autres
Publié: (2025)
Distributional GFlowNets with Quantile Flows
par: Zhang, Dinghuai, et autres
Publié: (2023)
par: Zhang, Dinghuai, et autres
Publié: (2023)
Diffusion Generative Flow Samplers: Improving learning signals through partial trajectory optimization
par: Zhang, Dinghuai, et autres
Publié: (2023)
par: Zhang, Dinghuai, et autres
Publié: (2023)
Active Attacks: Red-teaming LLMs via Adaptive Environments
par: Yun, Taeyoung, et autres
Publié: (2025)
par: Yun, Taeyoung, et autres
Publié: (2025)
Learning What Matters: Steering Diffusion via Spectrally Anisotropic Forward Noise
par: Scimeca, Luca, et autres
Publié: (2025)
par: Scimeca, Luca, et autres
Publié: (2025)
Robust Answers, Fragile Logic: Probing the Decoupling Hypothesis in LLM Reasoning
par: Jiang, Enyi, et autres
Publié: (2025)
par: Jiang, Enyi, et autres
Publié: (2025)
AuditAgent: Expert-Guided Multi-Agent Reasoning for Cross-Document Fraudulent Evidence Discovery
par: Bai, Songran, et autres
Publié: (2025)
par: Bai, Songran, et autres
Publié: (2025)
From Reasoning to Learning: A Survey on Hypothesis Discovery and Rule Learning with Large Language Models
par: He, Kaiyu, et autres
Publié: (2025)
par: He, Kaiyu, et autres
Publié: (2025)
Can Safety Fine-Tuning Be More Principled? Lessons Learned from Cybersecurity
par: Williams-King, David, et autres
Publié: (2025)
par: Williams-King, David, et autres
Publié: (2025)
Discrete, compositional, and symbolic representations through attractor dynamics
par: Nam, Andrew, et autres
Publié: (2023)
par: Nam, Andrew, et autres
Publié: (2023)
Consciousness-Inspired Spatio-Temporal Abstractions for Better Generalization in Reinforcement Learning
par: Zhao, Mingde, et autres
Publié: (2023)
par: Zhao, Mingde, et autres
Publié: (2023)
Action abstractions for amortized sampling
par: Boussif, Oussama, et autres
Publié: (2024)
par: Boussif, Oussama, et autres
Publié: (2024)
Revisiting the UID Hypothesis in LLM Reasoning Traces
par: Gwak, Minju, et autres
Publié: (2025)
par: Gwak, Minju, et autres
Publié: (2025)
Mitigating Shortcut Learning with Diffusion Counterfactuals and Diverse Ensembles
par: Scimeca, Luca, et autres
Publié: (2023)
par: Scimeca, Luca, et autres
Publié: (2023)
Geometric Signatures of Compositionality Across a Language Model's Lifetime
par: Lee, Jin Hwa, et autres
Publié: (2024)
par: Lee, Jin Hwa, et autres
Publié: (2024)
From Hypothesis to Publication: A Comprehensive Survey of AI-Driven Research Support Systems
par: Zhou, Zekun, et autres
Publié: (2025)
par: Zhou, Zekun, et autres
Publié: (2025)
Hypothesis-Driven Theory-of-Mind Reasoning for Large Language Models
par: Kim, Hyunwoo, et autres
Publié: (2025)
par: Kim, Hyunwoo, et autres
Publié: (2025)
A Multi-Grained Symmetric Differential Equation Model for Learning Protein-Ligand Binding Dynamics
par: Liu, Shengchao, et autres
Publié: (2024)
par: Liu, Shengchao, et autres
Publié: (2024)
Advancing the Scientific Method with Large Language Models: From Hypothesis to Discovery
par: Zhang, Yanbo, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Yanbo, et autres
Publié: (2025)
Learning Like Humans: Advancing LLM Reasoning Capabilities via Adaptive Difficulty Curriculum Learning and Expert-Guided Self-Reformulation
par: Zhang, Enci, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Enci, et autres
Publié: (2025)
From <Answer> to <Think>: Multidimensional Supervision of Reasoning Process for LLM Optimization
par: Wang, Beining, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Beining, et autres
Publié: (2025)
Revisiting the Uniform Information Density Hypothesis in LLM Reasoning
par: Gwak, Minju, et autres
Publié: (2025)
par: Gwak, Minju, et autres
Publié: (2025)
Assessing SAM for Tree Crown Instance Segmentation from Drone Imagery
par: Teng, Mélisande, et autres
Publié: (2025)
par: Teng, Mélisande, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Machine learning and information theory concepts towards an AI Mathematician
par: Bengio, Yoshua, et autres
Publié: (2024) -
Efficient Causal Graph Discovery Using Large Language Models
par: Jiralerspong, Thomas, et autres
Publié: (2024) -
Generative Recursive Reasoning
par: Baek, Junyeob, et autres
Publié: (2026) -
Self-Evolving Curriculum for LLM Reasoning
par: Chen, Xiaoyin, et autres
Publié: (2025) -
LLM Agent Swarm for Hypothesis-Driven Drug Discovery
par: Song, Kevin, et autres
Publié: (2025)