Salvato in:
| Autori principali: | Spiesberger, Ari, Vazquez, Juan J., Pochinkov, Nicky, Gavenčiak, Tomáš, Grietzer, Peli, Leech, Gavin, Schoots, Nandi |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2602.12413 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
AI-AI Bias: large language models favor communications generated by large language models
di: Laurito, Walter, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Laurito, Walter, et al.
Pubblicazione: (2024)
Dissecting Language Models: Machine Unlearning via Selective Pruning
di: Pochinkov, Nicholas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pochinkov, Nicholas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Training Neural Networks for Modularity aids Interpretability
di: Golechha, Satvik, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Golechha, Satvik, et al.
Pubblicazione: (2024)
Relating Piecewise Linear Kolmogorov Arnold Networks to ReLU Networks
di: Schoots, Nandi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Schoots, Nandi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Studying Cross-cluster Modularity in Neural Networks
di: Golechha, Satvik, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Golechha, Satvik, et al.
Pubblicazione: (2025)
The Propensity for Density in Feed-forward Models
di: Schoots, Nandi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schoots, Nandi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Extending Activation Steering to Broad Skills and Multiple Behaviours
di: van der Weij, Teun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: van der Weij, Teun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Cross-Session Threats in AI Agents: Benchmark, Evaluation, and Algorithms
di: Azarafrooz, Ari
Pubblicazione: (2026)
di: Azarafrooz, Ari
Pubblicazione: (2026)
On The Fragility of Benchmark Contamination Detection in Reasoning Models
di: Wang, Han, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Han, et al.
Pubblicazione: (2025)
LLM Benchmark Datasets Should Be Contamination-Resistant
di: Al-Lawati, Ali, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Al-Lawati, Ali, et al.
Pubblicazione: (2026)
On Stronger Computational Separations Between Multimodal and Unimodal Machine Learning
di: Karchmer, Ari
Pubblicazione: (2024)
di: Karchmer, Ari
Pubblicazione: (2024)
Deep Minds and Shallow Probes
di: Lee, Su Hyeong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lee, Su Hyeong, et al.
Pubblicazione: (2026)
LiveBench: A Challenging, Contamination-Limited LLM Benchmark
di: White, Colin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: White, Colin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Beyond Tokens in Language Models: Interpreting Activations through Text Genre Chunks
di: Benito-Rodriguez, Éloïse, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Benito-Rodriguez, Éloïse, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Initialization-dependent and Non-vacuous Generalization Bounds for Overparameterized Shallow Neural Networks
di: Lei, Yunwen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lei, Yunwen, et al.
Pubblicazione: (2026)
The Emperor's New Clothes in Benchmarking? A Rigorous Examination of Mitigation Strategies for LLM Benchmark Data Contamination
di: Sun, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sun, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Soft-ECM: An extension of Evidential C-Means for complex data
di: Soubeiga, Armel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Soubeiga, Armel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Search-Time Data Contamination
di: Han, Ziwen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Han, Ziwen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Can Generative Artificial Intelligence Survive Data Contamination? Theoretical Guarantees under Contaminated Recursive Training
di: Wang, Kevin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Kevin, et al.
Pubblicazione: (2026)
ParaScopes: What do Language Models Activations Encode About Future Text?
di: Pochinkov, Nicky, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pochinkov, Nicky, et al.
Pubblicazione: (2025)
From Shallow Bayesian Neural Networks to Gaussian Processes: General Convergence, Identifiability and Scalable Inference
di: de Araújo, Gracielle Antunes, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: de Araújo, Gracielle Antunes, et al.
Pubblicazione: (2026)
Probabilistic Dreaming for World Models
di: Wong, Gavin
Pubblicazione: (2026)
di: Wong, Gavin
Pubblicazione: (2026)
The Impact of Post-training on Data Contamination
di: Kocyigit, Muhammed Yusuf, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kocyigit, Muhammed Yusuf, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Generic Machine Learning Framework for Fully-Unsupervised Anomaly Detection with Contaminated Data
di: Ulmer, Markus, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ulmer, Markus, et al.
Pubblicazione: (2023)
LLM Probability Concentration: How Alignment Shrinks the Generative Horizon
di: Yang, Chenghao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Chenghao, et al.
Pubblicazione: (2025)
MMLU-CF: A Contamination-free Multi-task Language Understanding Benchmark
di: Zhao, Qihao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhao, Qihao, et al.
Pubblicazione: (2024)
State Contamination in Memory-Augmented LLM Agents
di: Wang, Yian, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Yian, et al.
Pubblicazione: (2026)
How Contaminated Is Your Benchmark? Quantifying Dataset Leakage in Large Language Models with Kernel Divergence
di: Choi, Hyeong Kyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Choi, Hyeong Kyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Language Generation with Infinite Contamination
di: Mehrotra, Anay, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mehrotra, Anay, et al.
Pubblicazione: (2025)
Proposing Hierarchical Goal-Conditioned Policy Planning in Multi-Goal Reinforcement Learning
di: Rens, Gavin B.
Pubblicazione: (2025)
di: Rens, Gavin B.
Pubblicazione: (2025)
Forking Paths in Neural Text Generation
di: Bigelow, Eric, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bigelow, Eric, et al.
Pubblicazione: (2024)
XAI-Units: Benchmarking Explainability Methods with Unit Tests
di: Lee, Jun Rui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Jun Rui, et al.
Pubblicazione: (2025)
BoTTA: Benchmarking on-device Test Time Adaptation
di: Danilowski, Michal, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Danilowski, Michal, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Diverse Policies with Soft Self-Generated Guidance
di: Wang, Guojian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Guojian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Online Detection of Water Contamination Under Concept Drift
di: Li, Jin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Jin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Recent Advances in Large Langauge Model Benchmarks against Data Contamination: From Static to Dynamic Evaluation
di: Chen, Simin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Simin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Data Contamination Quiz: A Tool to Detect and Estimate Contamination in Large Language Models
di: Golchin, Shahriar, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Golchin, Shahriar, et al.
Pubblicazione: (2023)
Quotient Geometry, Effective Curvature, and Implicit Bias in Simple Shallow Neural Networks
di: Dong, Hang-Cheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Dong, Hang-Cheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
The Spectral Bias of Shallow Neural Network Learning is Shaped by the Choice of Non-linearity
di: Sahs, Justin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sahs, Justin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep Positive-Unlabeled Anomaly Detection for Contaminated Unlabeled Data
di: Takahashi, Hiroshi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Takahashi, Hiroshi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
AI-AI Bias: large language models favor communications generated by large language models
di: Laurito, Walter, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Dissecting Language Models: Machine Unlearning via Selective Pruning
di: Pochinkov, Nicholas, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Training Neural Networks for Modularity aids Interpretability
di: Golechha, Satvik, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Relating Piecewise Linear Kolmogorov Arnold Networks to ReLU Networks
di: Schoots, Nandi, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Studying Cross-cluster Modularity in Neural Networks
di: Golechha, Satvik, et al.
Pubblicazione: (2025)