Unveiling the Latent Directions of Reflection in Large Language Models
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Chang, Fu-Chieh, Lee, Yu-Ting, Wu, Pei-Yuan |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Unraveling Arithmetic in Large Language Models: The Role of Algebraic Structures
di: Chang, Fu-Chieh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chang, Fu-Chieh, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Theoretical Framework for OOD Robustness in Transformers using Gevrey Classes
di: Wang, Yu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Yu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Leveraging Unlabeled Data Sharing through Kernel Function Approximation in Offline Reinforcement Learning
di: Lai, Yen-Ru, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lai, Yen-Ru, et al.
Pubblicazione: (2024)
RL-STaR: Theoretical Analysis of Reinforcement Learning Frameworks for Self-Taught Reasoner
di: Chang, Fu-Chieh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chang, Fu-Chieh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Intrinsic Self-Correction in LLMs: Towards Explainable Prompting via Mechanistic Interpretability
di: Lee, Yu-Ting, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Yu-Ting, et al.
Pubblicazione: (2025)
Quantum Hierarchical Reinforcement Learning via Variational Quantum Circuits
di: Lee, Yu-Ting, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lee, Yu-Ting, et al.
Pubblicazione: (2026)
CAPM: Fast and Robust Verification on Maxpool-based CNN via Dual Network
di: Bai, Jia-Hau, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bai, Jia-Hau, et al.
Pubblicazione: (2024)
TriP-LLM: A Tri-Branch Patch-wise Large Language Model Framework for Time-Series Anomaly Detection
di: Yu, Yuan-Cheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yu, Yuan-Cheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Unveiling Narrative Reasoning Limits of Large Language Models with Trope in Movie Synopses
di: Su, Hung-Ting, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Su, Hung-Ting, et al.
Pubblicazione: (2024)
Uncovering Biases with Reflective Large Language Models
di: Chang, Edward Y.
Pubblicazione: (2024)
di: Chang, Edward Y.
Pubblicazione: (2024)
GeoLAN: Geometric Learning of Latent Explanatory Directions in Large Language Models
di: Pan, Tianyu Bell, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Pan, Tianyu Bell, et al.
Pubblicazione: (2026)
Towards Optimizing with Large Language Models
di: Guo, Pei-Fu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Guo, Pei-Fu, et al.
Pubblicazione: (2023)
BA-LoRA: Bias-Alleviating Low-Rank Adaptation to Mitigate Catastrophic Inheritance in Large Language Models
di: Chang, Yupeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chang, Yupeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Controlling Large Language Model with Latent Actions
di: Jia, Chengxing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jia, Chengxing, et al.
Pubblicazione: (2025)
MoLAE: Mixture of Latent Experts for Parameter-Efficient Language Models
di: Liu, Zehua, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Zehua, et al.
Pubblicazione: (2025)
Rethinking Large Language Models For Irregular Time Series Classification In Critical Care
di: Zheng, Feixiang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zheng, Feixiang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Unveiling Latent Knowledge in Chemistry Language Models through Sparse Autoencoders
di: Cohen, Jaron, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cohen, Jaron, et al.
Pubblicazione: (2025)
AGGC: Adaptive Group Gradient Clipping for Stabilizing Large Language Model Training
di: Li, Zhiyuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Zhiyuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Benchmarking Large Language Model Uncertainty for Prompt Optimization
di: Guo, Pei-Fu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Guo, Pei-Fu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Unveiling and Harnessing Hidden Attention Sinks: Enhancing Large Language Models without Training through Attention Calibration
di: Yu, Zhongzhi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yu, Zhongzhi, et al.
Pubblicazione: (2024)
E2LVLM:Evidence-Enhanced Large Vision-Language Model for Multimodal Out-of-Context Misinformation Detection
di: Wu, Junjie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Junjie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Outlier-Efficient Hopfield Layers for Large Transformer-Based Models
di: Hu, Jerry Yao-Chieh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Jerry Yao-Chieh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Unveiling the Basin-Like Loss Landscape in Large Language Models
di: Chen, Huanran, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Huanran, et al.
Pubblicazione: (2025)
CausalGaze: Unveiling Hallucinations via Counterfactual Graph Intervention in Large Language Models
di: Kong, Linggang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kong, Linggang, et al.
Pubblicazione: (2026)
LEPO: Latent Reasoning Policy Optimization for Large Language Models
di: Zhou, Yuyan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhou, Yuyan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Large Language Models Reflect the Ideology of their Creators
di: Buyl, Maarten, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Buyl, Maarten, et al.
Pubblicazione: (2024)
ARA: Adaptive Rank Allocation for Efficient Large Language Model SVD Compression
di: Xv, Lin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xv, Lin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Mitigating Cognitive Inertia in Large Reasoning Models via Latent Spike Steering
di: Lee, Seojin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lee, Seojin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Federated Large Language Models: Current Progress and Future Directions
di: Yao, Yuhang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yao, Yuhang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Latent Semantic Manifolds in Large Language Models
di: Mabrok, Mohamed A.
Pubblicazione: (2026)
di: Mabrok, Mohamed A.
Pubblicazione: (2026)
Latent Performance Profiling of Large Language Models
di: Chakraborty, Tanmoy, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chakraborty, Tanmoy, et al.
Pubblicazione: (2026)
Bridging Compressed Image Latents and Multimodal Large Language Models
di: Kao, Chia-Hao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kao, Chia-Hao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Sample Efficient Reinforcement Learning via Large Vision Language Model Distillation
di: Lee, Donghoon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Donghoon, et al.
Pubblicazione: (2025)
On Calibration of Large Language Models: From Response To Capability
di: Yang, Sin-Han, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yang, Sin-Han, et al.
Pubblicazione: (2026)
Policy Learning from Large Vision-Language Model Feedback without Reward Modeling
di: Luu, Tung M., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Luu, Tung M., et al.
Pubblicazione: (2025)
Latent Flow Transformer
di: Wu, Yen-Chen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Yen-Chen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Latent Structure of Affective Representations in Large Language Models
di: Choi, Benjamin J., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Choi, Benjamin J., et al.
Pubblicazione: (2026)
Unrewarded Exploration in Large Language Models Reveals Latent Learning from Psychology
di: Xiong, Jian, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xiong, Jian, et al.
Pubblicazione: (2026)
Large Language Models Explore by Latent Distilling
di: Zeng, Yuanhao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zeng, Yuanhao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Unveiling Environmental Impacts of Large Language Model Serving: A Functional Unit View
di: Wu, Yanran, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Yanran, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Unraveling Arithmetic in Large Language Models: The Role of Algebraic Structures
di: Chang, Fu-Chieh, et al.
Pubblicazione: (2024) -
A Theoretical Framework for OOD Robustness in Transformers using Gevrey Classes
di: Wang, Yu, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Leveraging Unlabeled Data Sharing through Kernel Function Approximation in Offline Reinforcement Learning
di: Lai, Yen-Ru, et al.
Pubblicazione: (2024) -
RL-STaR: Theoretical Analysis of Reinforcement Learning Frameworks for Self-Taught Reasoner
di: Chang, Fu-Chieh, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Intrinsic Self-Correction in LLMs: Towards Explainable Prompting via Mechanistic Interpretability
di: Lee, Yu-Ting, et al.
Pubblicazione: (2025)