Salvato in:
| Autori principali: | Sharma, Ruben, King, Ross D. |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2511.05728 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Distributed and Rate-Adaptive Feature Compression
di: Deshmukh, Aditya, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Deshmukh, Aditya, et al.
Pubblicazione: (2024)
Optimizing Learned Image Compression on Scalar and Entropy-Constraint Quantization
di: Borzechowski, Florian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Borzechowski, Florian, et al.
Pubblicazione: (2025)
AlphaZip: Neural Network-Enhanced Lossless Text Compression
di: Narashiman, Swathi Shree, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Narashiman, Swathi Shree, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multi-Group Proportional Representation in Retrieval
di: Oesterling, Alex, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Oesterling, Alex, et al.
Pubblicazione: (2024)
A General Error-Theoretical Analysis Framework for Constructing Compression Strategies
di: Zhang, Boyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Boyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Interpretability as Compression: Reconsidering SAE Explanations of Neural Activations with MDL-SAEs
di: Ayonrinde, Kola, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ayonrinde, Kola, et al.
Pubblicazione: (2024)
FibQuant: Universal Vector Quantization for Random-Access KV-Cache Compression
di: Lee, Namyoon, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lee, Namyoon, et al.
Pubblicazione: (2026)
Flexible Variational Information Bottleneck: Achieving Diverse Compression with a Single Training
di: Kudo, Sota, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kudo, Sota, et al.
Pubblicazione: (2024)
GeoIB: Geometry-Aware Information Bottleneck via Statistical-Manifold Compression
di: Wang, Weiqi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Weiqi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Haiku to Opus in Just 10 bits: LLMs Unlock Massive Compression Gains
di: Rinberg, Roy, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Rinberg, Roy, et al.
Pubblicazione: (2026)
Understanding LLM Behaviors via Compression: Data Generation, Knowledge Acquisition and Scaling Laws
di: Pan, Zhixuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pan, Zhixuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Compression via Pre-trained Transformers: A Study on Byte-Level Multimodal Data
di: Heurtel-Depeiges, David, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Heurtel-Depeiges, David, et al.
Pubblicazione: (2024)
Neural Estimation of Pairwise Mutual Information in Masked Discrete Sequence Models
di: Sharma, Jai, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sharma, Jai, et al.
Pubblicazione: (2026)
Combinatorial Multi-armed Bandits: Arm Selection via Group Testing
di: Mukherjee, Arpan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mukherjee, Arpan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Informationally Compressive Anonymization: Non-Degrading Sensitive Input Protection for Privacy-Preserving Supervised Machine Learning
di: Samuelson, Jeremy J
Pubblicazione: (2026)
di: Samuelson, Jeremy J
Pubblicazione: (2026)
Learning is Forgetting: LLM Training As Lossy Compression
di: Conklin, Henry C., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Conklin, Henry C., et al.
Pubblicazione: (2026)
Polynomial Context-Truncation Sensitivity in Autoregressive Language Models: Sequential Wyner-Ziv Bounds for KV Cache Compression
di: Kim, Munsik
Pubblicazione: (2026)
di: Kim, Munsik
Pubblicazione: (2026)
Language Modeling Is Compression
di: Delétang, Grégoire, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Delétang, Grégoire, et al.
Pubblicazione: (2023)
Compression Represents Intelligence Linearly
di: Huang, Yuzhen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huang, Yuzhen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Leveraging Member-Group Relations via Multi-View Graph Filtering for Effective Group Recommendation
di: Kim, Chae-Hyun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Chae-Hyun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Memorization-Compression Cycles Improve Generalization
di: Yu, Fangyuan
Pubblicazione: (2025)
di: Yu, Fangyuan
Pubblicazione: (2025)
Deep Randomized Distributed Function Computation (DeepRDFC): Neural Distributed Channel Simulation
di: Bergström, Didrik, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bergström, Didrik, et al.
Pubblicazione: (2026)
The Normalized Cross Density Functional: A Framework to Quantify Statistical Dependence for Random Processes
di: Hu, Bo, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Hu, Bo, et al.
Pubblicazione: (2022)
Know Your Limits: Entropy Estimation Modeling for Compression and Generalization
di: Badger, Benjamin L., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Badger, Benjamin L., et al.
Pubblicazione: (2025)
Compositional Symmetry as Compression: Lie Pseudogroup Structure in Algorithmic Agents
di: Ruffini, Giulio
Pubblicazione: (2025)
di: Ruffini, Giulio
Pubblicazione: (2025)
LASER: Linear Compression in Wireless Distributed Optimization
di: Makkuva, Ashok Vardhan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Makkuva, Ashok Vardhan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Neural Polar Decoders for Deletion Channels
di: Aharoni, Ziv, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Aharoni, Ziv, et al.
Pubblicazione: (2025)
Redundancy as a Structural Information Principle for Learning and Generalization
di: Bi, Yuda, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bi, Yuda, et al.
Pubblicazione: (2025)
The Value of Covariance Matching in Gaussian DDPMs and the Lanczos Sampler
di: Akhtar, Md Sahil, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Akhtar, Md Sahil, et al.
Pubblicazione: (2026)
Beyond the Loss Curve: Scaling Laws, Active Learning, and the Limits of Learning from Exact Posteriors
di: Khorasani, Arian, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Khorasani, Arian, et al.
Pubblicazione: (2026)
Semi-supervised Batch Learning From Logged Data
di: Aminian, Gholamali, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Aminian, Gholamali, et al.
Pubblicazione: (2022)
Neural Networks Learn Generic Multi-Index Models Near Information-Theoretic Limit
di: Zhang, Bohan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Bohan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Rotation Invariant Quantization for Model Compression
di: Kampeas, Joseph, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kampeas, Joseph, et al.
Pubblicazione: (2023)
Towards Efficient VLMs: Information-Theoretic Driven Compression via Adaptive Structural Pruning
di: Xu, Zhaoqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Zhaoqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
K*-Means: A Parameter-free Clustering Algorithm
di: Mahon, Louis, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mahon, Louis, et al.
Pubblicazione: (2025)
Beyond Rebalancing: Benchmarking Binary Classifiers Under Class Imbalance Without Rebalancing Techniques
di: Nawaz, Ali, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nawaz, Ali, et al.
Pubblicazione: (2025)
Contrastive ECOC: Learning Output Codes for Adversarial Defense
di: Chou, Che-Yu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chou, Che-Yu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Subgraph Federated Learning via Spectral Methods
di: Aliakbari, Javad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Aliakbari, Javad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bottlenecked Transformers: Periodic KV Cache Consolidation for Generalised Reasoning
di: Oomerjee, Adnan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Oomerjee, Adnan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Broadcast Channel Cooperative Gain: An Operational Interpretation of Partial Information Decomposition
di: Tian, Chao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tian, Chao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Distributed and Rate-Adaptive Feature Compression
di: Deshmukh, Aditya, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Optimizing Learned Image Compression on Scalar and Entropy-Constraint Quantization
di: Borzechowski, Florian, et al.
Pubblicazione: (2025) -
AlphaZip: Neural Network-Enhanced Lossless Text Compression
di: Narashiman, Swathi Shree, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Multi-Group Proportional Representation in Retrieval
di: Oesterling, Alex, et al.
Pubblicazione: (2024) -
A General Error-Theoretical Analysis Framework for Constructing Compression Strategies
di: Zhang, Boyang, et al.
Pubblicazione: (2025)