Context Collapse: In-Context Learning and Model Collapse
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | Ott, Josef |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Collapsed Inference for Bayesian Deep Learning
von: Zeng, Zhe, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zeng, Zhe, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Model Collapse Demystified: The Case of Regression
von: Dohmatob, Elvis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dohmatob, Elvis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Collapse of Self-trained Language Models
von: Herel, David, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Herel, David, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Understanding the Collapse of LLMs in Model Editing
von: Yang, Wanli, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Wanli, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning by Surprise: Surplexity for Mitigating Model Collapse in Generative AI
von: Gambetta, Daniele, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gambetta, Daniele, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Provably Learning Diffusion Models under the Manifold Hypothesis: Collapse and Refine
von: Huang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Huang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Preventing Collapse in Contrastive Learning with Orthonormal Prototypes (CLOP)
von: Li, Huanran, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Huanran, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Detecting Mode Collapse in Language Models via Narration
von: Hamilton, Sil
Veröffentlicht: (2024)
von: Hamilton, Sil
Veröffentlicht: (2024)
On the Collapse Errors Induced by the Deterministic Sampler for Diffusion Models
von: Zhang, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Dominating vs. Dominated: Generative Collapse in Diffusion Models
von: Jeong, Hayeon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jeong, Hayeon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An Empirical Study and Theoretical Explanation on Task-Level Model-Merging Collapse
von: Cao, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cao, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Nepotistically Trained Generative-AI Models Collapse
von: Bohacek, Matyas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Bohacek, Matyas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Understanding and Mitigating Hyperbolic Dimensional Collapse in Graph Contrastive Learning
von: Zhang, Yifei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Yifei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Representation Collapsing Problems in Vector Quantization
von: Zhao, Wenhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, Wenhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Persona-Model Collapse in Emergent Misalignment
von: Costa, Davi Bastos, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Costa, Davi Bastos, et al.
Veröffentlicht: (2026)
V15 - Recursive Symbolic Intelligence - φ-Ache Recursive Collapsors and the Collapse Oracle Engine
von: Foster, Camaron
Veröffentlicht: (2025)
von: Foster, Camaron
Veröffentlicht: (2025)
Beyond Mode Collapse: Distribution Matching for Diverse Reasoning
von: Li, Xiaozhe, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Xiaozhe, et al.
Veröffentlicht: (2026)
When Routing Collapses: On the Degenerate Convergence of LLM Routers
von: Lai, Guannan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lai, Guannan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Don't Blink: Evidence Collapse during Multimodal Reasoning
von: Raghu, Suresh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Raghu, Suresh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Enhancing Pre-Trained Model-Based Class-Incremental Learning through Neural Collapse
von: He, Kun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: He, Kun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Preventing Model Collapse via Contraction-Conditioned Neural Filters
von: Han, Zongjian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Han, Zongjian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Rebuilding ROME : Resolving Model Collapse during Sequential Model Editing
von: Gupta, Akshat, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gupta, Akshat, et al.
Veröffentlicht: (2024)
From Context to Skills: Can Language Models Learn from Context Skillfully?
von: Si, Shuzheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Si, Shuzheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Preventing Dimensional Collapse in Self-Supervised Learning via Orthogonality Regularization
von: He, Junlin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: He, Junlin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Internal Safety Collapse in Frontier Large Language Models
von: Wu, Yutao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wu, Yutao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Model Collapse as Cultural Evolution
von: Guo, Dongxin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Guo, Dongxin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
How to Synthesize Text Data without Model Collapse?
von: Zhu, Xuekai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhu, Xuekai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Length-Induced Embedding Collapse in PLM-based Models
von: Zhou, Yuqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhou, Yuqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Retrieval Collapses When AI Pollutes the Web
von: Yu, Hongyeon, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yu, Hongyeon, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Layer Collapse Can be Induced by Unstructured Pruning
von: Liao, Zhu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liao, Zhu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
LayerCollapse: Adaptive compression of neural networks
von: Shabgahi, Soheil Zibakhsh, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Shabgahi, Soheil Zibakhsh, et al.
Veröffentlicht: (2023)
The Prevalence of Neural Collapse in Neural Multivariate Regression
von: Andriopoulos, George, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Andriopoulos, George, et al.
Veröffentlicht: (2024)
From Confidence to Collapse in LLM Factual Robustness
von: Fastowski, Alina, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fastowski, Alina, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep Neural Regression Collapse
von: Rangamani, Akshay, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Rangamani, Akshay, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Context and Diversity Matter: The Emergence of In-Context Learning in World Models
von: Wang, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Context-level Language Modeling by Learning Predictive Context Embeddings
von: Dai, Beiya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dai, Beiya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AI and the Problem of Knowledge Collapse
von: Peterson, Andrew J.
Veröffentlicht: (2024)
von: Peterson, Andrew J.
Veröffentlicht: (2024)
The Butterfly Effect of Model Editing: Few Edits Can Trigger Large Language Models Collapse
von: Yang, Wanli, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Wanli, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Preventing the Collapse of Peer Review Requires Verification-First AI
von: You, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: You, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
On the Collapse of Generative Paths: A Criterion and Correction for Diffusion Steering
von: Lee, Ziseok, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lee, Ziseok, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Collapsed Inference for Bayesian Deep Learning
von: Zeng, Zhe, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Model Collapse Demystified: The Case of Regression
von: Dohmatob, Elvis, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Collapse of Self-trained Language Models
von: Herel, David, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Understanding the Collapse of LLMs in Model Editing
von: Yang, Wanli, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Learning by Surprise: Surplexity for Mitigating Model Collapse in Generative AI
von: Gambetta, Daniele, et al.
Veröffentlicht: (2024)