Next Generation Active Learning: Mixture of LLMs in the Loop
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Qi, Yuanyuan, Yang, Xiaohao, Lu, Jueqing, Guo, Guoxiang, Enticott, Joanne, Liu, Gang, Du, Lan |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Multi-Label Bayesian Active Learning with Inter-Label Relationships
di: Qi, Yuanyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Qi, Yuanyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
ALScope: A Unified Toolkit for Deep Active Learning
di: Wu, Chenkai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Chenkai, et al.
Pubblicazione: (2025)
Navigating Conflicting Views: Harnessing Trust for Learning
di: Lu, Jueqing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lu, Jueqing, et al.
Pubblicazione: (2024)
DPL: Decoupled Prototype Learning for Enhancing Robustness of Vision-Language Transformers to Missing Modalities
di: Lu, Jueqing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lu, Jueqing, et al.
Pubblicazione: (2025)
Neural Topic Modeling with Large Language Models in the Loop
di: Yang, Xiaohao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Xiaohao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards Generalising Neural Topical Representations
di: Yang, Xiaohao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yang, Xiaohao, et al.
Pubblicazione: (2023)
Mixture Compressor for Mixture-of-Experts LLMs Gains More
di: Huang, Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huang, Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generalizing GNNs with Tokenized Mixture of Experts
di: Guo, Xiaoguang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Guo, Xiaoguang, et al.
Pubblicazione: (2026)
GFlowNets for Active Learning Based Resource Allocation in Next Generation Wireless Networks
di: Chaaya, Charbel Bou, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chaaya, Charbel Bou, et al.
Pubblicazione: (2025)
MoBE: Mixture-of-Basis-Experts for Compressing MoE-based LLMs
di: Chen, Xiaodong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Xiaodong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Looped Transformers for Length Generalization
di: Fan, Ying, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fan, Ying, et al.
Pubblicazione: (2024)
TERL: Large-Scale Multi-Target Encirclement Using Transformer-Enhanced Reinforcement Learning
di: Zhang, Heng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Heng, et al.
Pubblicazione: (2025)
OrdMoE: Preference Alignment via Hierarchical Expert Group Ranking in Multimodal Mixture-of-Experts LLMs
di: Gao, Yuting, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gao, Yuting, et al.
Pubblicazione: (2025)
Routing Manifold Alignment Improves Generalization of Mixture-of-Experts LLMs
di: Li, Zhongyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Zhongyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Single-Loop Stochastic Algorithms for Difference of Max-Structured Weakly Convex Functions
di: Hu, Quanqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Quanqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning and Generalization with Mixture Data
di: Vardhan, Harsh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Vardhan, Harsh, et al.
Pubblicazione: (2025)
Continual Multimodal Contrastive Learning
di: Liu, Xiaohao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Xiaohao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Harnessing the Power of Beta Scoring in Deep Active Learning for Multi-Label Text Classification
di: Tan, Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tan, Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Conditional Distribution Equality Testing Framework using Deep Generative Learning
di: Zheng, Siming, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zheng, Siming, et al.
Pubblicazione: (2025)
Human-in-the-Loop Systems for Adaptive Learning Using Generative AI
di: Tarun, Bhavishya, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tarun, Bhavishya, et al.
Pubblicazione: (2025)
LLM-AutoSciLab: Closed-Loop Scientific Discovery via Active Experimentation with LLMs
di: Kabra, Sanchit, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kabra, Sanchit, et al.
Pubblicazione: (2026)
Generative AI-in-the-loop: Integrating LLMs and GPTs into the Next Generation Networks
di: Zhang, Han, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Han, et al.
Pubblicazione: (2024)
Set Prediction for Next-Day Active Fire Forecasting
di: Bai, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bai, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2026)
LT2: Linear-Time Looped Transformers
di: Deng, Chunyuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Deng, Chunyuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Closing the Loop: A Control-Theoretic Framework for Provably Stable Time Series Forecasting with LLMs
di: Zhang, Xingyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Xingyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
SEUF: Is Unlearning One Expert Enough for Mixture-of-Experts LLMs?
di: Zhuang, Haomin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhuang, Haomin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mixture of Length and Pruning Experts for Knowledge Graphs Reasoning
di: Du, Enjun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Du, Enjun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Skip a Layer or Loop it? Test-Time Depth Adaptation of Pretrained LLMs
di: Li, Ziyue, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Ziyue, et al.
Pubblicazione: (2025)
Guardian-as-an-Advisor: Advancing Next-Generation Guardian Models for Trustworthy LLMs
di: Huang, Yue, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Huang, Yue, et al.
Pubblicazione: (2026)
Latent Mixture of Symmetries for Sample-Efficient Dynamic Learning
di: Li, Haoran, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Haoran, et al.
Pubblicazione: (2025)
pFedAFM: Adaptive Feature Mixture for Batch-Level Personalization in Heterogeneous Federated Learning
di: Yi, Liping, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yi, Liping, et al.
Pubblicazione: (2024)
Compressing LLMs with MoP: Mixture of Pruners
di: Yamamoto, Bruno Lopes, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yamamoto, Bruno Lopes, et al.
Pubblicazione: (2026)
MoBA: Mixture of Block Attention for Long-Context LLMs
di: Lu, Enzhe, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lu, Enzhe, et al.
Pubblicazione: (2025)
Network EM Algorithm for Gaussian Mixture Model in Decentralized Federated Learning
di: Wu, Shuyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Shuyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
AnyExperts: On-Demand Expert Allocation for Multimodal Language Models with Mixture of Expert
di: Gao, Yuting, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gao, Yuting, et al.
Pubblicazione: (2025)
Looped Transformers are Better at Learning Learning Algorithms
di: Yang, Liu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yang, Liu, et al.
Pubblicazione: (2023)
LoopTool: Closing the Data-Training Loop for Robust LLM Tool Calls
di: Zhang, Kangning, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Kangning, et al.
Pubblicazione: (2025)
LoopUS: Recasting Pretrained LLMs into Looped Latent Refinement Models
di: Park, Taekhyun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Park, Taekhyun, et al.
Pubblicazione: (2026)
Active Learning for Graphs with Noisy Structures
di: Chi, Hongliang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chi, Hongliang, et al.
Pubblicazione: (2024)
MoM: Linear Sequence Modeling with Mixture-of-Memories
di: Du, Jusen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Du, Jusen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Multi-Label Bayesian Active Learning with Inter-Label Relationships
di: Qi, Yuanyuan, et al.
Pubblicazione: (2024) -
ALScope: A Unified Toolkit for Deep Active Learning
di: Wu, Chenkai, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Navigating Conflicting Views: Harnessing Trust for Learning
di: Lu, Jueqing, et al.
Pubblicazione: (2024) -
DPL: Decoupled Prototype Learning for Enhancing Robustness of Vision-Language Transformers to Missing Modalities
di: Lu, Jueqing, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Neural Topic Modeling with Large Language Models in the Loop
di: Yang, Xiaohao, et al.
Pubblicazione: (2024)