Programmatic Representation Learning with Language Models
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Poesia, Gabriel, Sampaio, Georgia Gabriela |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
When Do Skills Help Reinforcement Learning? A Theoretical Analysis of Temporal Abstractions
von: Li, Zhening, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Zhening, et al.
Veröffentlicht: (2024)
InnateCoder: Learning Programmatic Options with Foundation Models
von: Moraes, Rubens O., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Moraes, Rubens O., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Hypothesis Search: Inductive Reasoning with Language Models
von: Wang, Ruocheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wang, Ruocheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Sketch-Plan-Generalize: Learning and Planning with Neuro-Symbolic Programmatic Representations for Inductive Spatial Concepts
von: Kalithasan, Namasivayam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kalithasan, Namasivayam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Synthesizing Programmatic Reinforcement Learning Policies with Large Language Model Guided Search
von: Liu, Max, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Max, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Reclaiming the Source of Programmatic Policies: Programmatic versus Latent Spaces
von: Carvalho, Tales H., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Carvalho, Tales H., et al.
Veröffentlicht: (2024)
CASSANDRA: Programmatic and Probabilistic Learning and Inference for Stochastic World Modeling
von: Lymperopoulos, Panagiotis, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lymperopoulos, Panagiotis, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Survival Dynamics of Neural and Programmatic Policies in Evolutionary Reinforcement Learning
von: Roupassov-Ruiz, Anton, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Roupassov-Ruiz, Anton, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Programmatic Video Prediction Using Large Language Models
von: Tang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Interpretable and Editable Programmatic Tree Policies for Reinforcement Learning
von: Kohler, Hector, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kohler, Hector, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Programmatic Reinforcement Learning: Navigating Gridworlds
von: Shabadi, Guruprerana, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shabadi, Guruprerana, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Common Benchmarks Undervalue the Generalization Power of Programmatic Policies
von: Rajabpour, Amirhossein, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rajabpour, Amirhossein, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Scheduling That Speaks: An Interpretable Programmatic Reinforcement Learning Framework
von: Hu, Chengpeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hu, Chengpeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
PoE-World: Compositional World Modeling with Products of Programmatic Experts
von: Piriyakulkij, Wasu Top, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Piriyakulkij, Wasu Top, et al.
Veröffentlicht: (2025)
LLM as an Algorithmist: Enhancing Anomaly Detectors via Programmatic Synthesis
von: Ye, Hangting, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ye, Hangting, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Reliable Programmatic Weak Supervision with Confidence Intervals for Label Probabilities
von: Álvarez, Verónica, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Álvarez, Verónica, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DiPRL: Learning Discrete Programmatic Policies via Architecture Entropy Regularization
von: Hu, Chengpeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hu, Chengpeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Searching for Programmatic Policies in Semantic Spaces
von: Moraes, Rubens O., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Moraes, Rubens O., et al.
Veröffentlicht: (2024)
OOWM: Structuring Embodied Reasoning and Planning via Object-Oriented Programmatic World Modeling
von: Chen, Hongyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chen, Hongyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
SPELL: Synthesis of Programmatic Edits using LLMs
von: Ramos, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ramos, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
The Token Games: Evaluating Language Model Reasoning with Puzzle Duels
von: Henniger, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Henniger, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Type-Compliant Adaptation Cascades: Adapting Programmatic LM Workflows to Data
von: Lin, Chu-Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lin, Chu-Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Formal Mathematical Reasoning: A New Frontier in AI
von: Yang, Kaiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Kaiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Multimodal LLM-assisted Evolutionary Search for Programmatic Control Policies
von: Hu, Qinglong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hu, Qinglong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning with the Nash-Sutcliffe loss
von: Tyralis, Hristos, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Tyralis, Hristos, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Policy Agnostic RL: Offline RL and Online RL Fine-Tuning of Any Class and Backbone
von: Mark, Max Sobol, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mark, Max Sobol, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Molecular Representations for Large Language Models
von: Runcie, Nicholas T., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Runcie, Nicholas T., et al.
Veröffentlicht: (2026)
ActionEngine: From Reactive to Programmatic GUI Agents via State Machine Memory
von: Zhong, Hongbin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhong, Hongbin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Bridging Large Language Models and Graph Structure Learning Models for Robust Representation Learning
von: Su, Guangxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Su, Guangxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Leveraging Programmatically Generated Synthetic Data for Differentially Private Diffusion Training
von: Choi, Yujin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Choi, Yujin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Optimizing Language Models for Inference Time Objectives using Reinforcement Learning
von: Tang, Yunhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tang, Yunhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Data for Mathematical Copilots: Better Ways of Presenting Proofs for Machine Learning
von: Frieder, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Frieder, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Leveraging Large Language Models for Automated Causal Loop Diagram Generation: Enhancing System Dynamics Modeling through Curated Prompting Techniques
von: Liu, Ning-Yuan Georgia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Ning-Yuan Georgia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Parameter-Efficient Tuning Large Language Models for Graph Representation Learning
von: Zhu, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhu, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Disentangled Representation Learning with Large Language Models for Text-Attributed Graphs
von: Qin, Yijian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Qin, Yijian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
PolicyEvolve: Evolving Programmatic Policies by LLMs for multi-player games via Population-Based Training
von: Lv, Mingrui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lv, Mingrui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Understanding the Shape of Representations in Protein Language Models
von: Beshkov, Kosio, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Beshkov, Kosio, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Decomposition-Based Modular Conformal Prediction for Two-Stage Modeling
von: Zhang, William, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, William, et al.
Veröffentlicht: (2025)
EnvScaler: Scaling Tool-Interactive Environments for LLM Agent via Programmatic Synthesis
von: Song, Xiaoshuai, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Song, Xiaoshuai, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Application and Validation of Geospatial Foundation Model Data for the Prediction of Health Facility Programmatic Outputs -- A Case Study in Malawi
von: Metz, Lynn, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Metz, Lynn, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
When Do Skills Help Reinforcement Learning? A Theoretical Analysis of Temporal Abstractions
von: Li, Zhening, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
InnateCoder: Learning Programmatic Options with Foundation Models
von: Moraes, Rubens O., et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Hypothesis Search: Inductive Reasoning with Language Models
von: Wang, Ruocheng, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Sketch-Plan-Generalize: Learning and Planning with Neuro-Symbolic Programmatic Representations for Inductive Spatial Concepts
von: Kalithasan, Namasivayam, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Synthesizing Programmatic Reinforcement Learning Policies with Large Language Model Guided Search
von: Liu, Max, et al.
Veröffentlicht: (2024)