Calibrated Test-Time Guidance for Bayesian Inference
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Geyfman, Daniel, Draxler, Felix, Groeneveld, Jan, Lee, Hyunsoo, Karaletsos, Theofanis, Mandt, Stephan |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2026
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Variational Control for Guidance in Diffusion Models
par: Pandey, Kushagra, et autres
Publié: (2025)
par: Pandey, Kushagra, et autres
Publié: (2025)
Hierarchical Variational Policies for Reward-Guided Diffusion
par: Pandey, Kushagra, et autres
Publié: (2026)
par: Pandey, Kushagra, et autres
Publié: (2026)
Parallel Token Prediction for Language Models
par: Draxler, Felix, et autres
Publié: (2025)
par: Draxler, Felix, et autres
Publié: (2025)
Modelling Cellular Perturbations with the Sparse Additive Mechanism Shift Variational Autoencoder
par: Bereket, Michael, et autres
Publié: (2023)
par: Bereket, Michael, et autres
Publié: (2023)
Channel Vision Transformers: An Image Is Worth 1 x 16 x 16 Words
par: Bao, Yujia, et autres
Publié: (2023)
par: Bao, Yujia, et autres
Publié: (2023)
Beyond Accuracy: Are Time Series Foundation Models Well-Calibrated?
par: Adler, Coen, et autres
Publié: (2025)
par: Adler, Coen, et autres
Publié: (2025)
Adjusting Pretrained Backbones for Performativity
par: Demirel, Berker, et autres
Publié: (2024)
par: Demirel, Berker, et autres
Publié: (2024)
Lookahead Sample Reward Guidance for Test-Time Scaling of Diffusion Models
par: Kim, Yeongmin, et autres
Publié: (2026)
par: Kim, Yeongmin, et autres
Publié: (2026)
Evaluating the Energy Efficiency of NPU-Accelerated Machine Learning Inference on Embedded Microcontrollers
par: Fanariotis, Anastasios, et autres
Publié: (2025)
par: Fanariotis, Anastasios, et autres
Publié: (2025)
A Scale-Adaptive Framework for Joint Spatiotemporal Super-Resolution with Diffusion Models
par: Defez, Max, et autres
Publié: (2026)
par: Defez, Max, et autres
Publié: (2026)
SCATR: Simple Calibrated Test-Time Ranking
par: Shyamal, Divya, et autres
Publié: (2026)
par: Shyamal, Divya, et autres
Publié: (2026)
Early-Exit Neural Networks with Nested Prediction Sets
par: Jazbec, Metod, et autres
Publié: (2023)
par: Jazbec, Metod, et autres
Publié: (2023)
Inference-Time Alignment Control for Diffusion Models with Reinforcement Learning Guidance
par: Jin, Luozhijie, et autres
Publié: (2025)
par: Jin, Luozhijie, et autres
Publié: (2025)
Toward Identifiable Sparse Autoencoders
par: Nelson, Walter, et autres
Publié: (2026)
par: Nelson, Walter, et autres
Publié: (2026)
Enabling Self-Improving Agents to Learn at Test Time With Human-In-The-Loop Guidance
par: He, Yufei, et autres
Publié: (2025)
par: He, Yufei, et autres
Publié: (2025)
Calibrating Bayesian Learning via Regularization, Confidence Minimization, and Selective Inference
par: Huang, Jiayi, et autres
Publié: (2024)
par: Huang, Jiayi, et autres
Publié: (2024)
LRT-Diffusion: Calibrated Risk-Aware Guidance for Diffusion Policies
par: Sun, Ximan, et autres
Publié: (2025)
par: Sun, Ximan, et autres
Publié: (2025)
Generative Uncertainty in Diffusion Models
par: Jazbec, Metod, et autres
Publié: (2025)
par: Jazbec, Metod, et autres
Publié: (2025)
Compute Aligned Training: Optimizing for Test Time Inference
par: Ousherovitch, Adam, et autres
Publié: (2026)
par: Ousherovitch, Adam, et autres
Publié: (2026)
MahaVar: OOD Detection via Class-wise Mahalanobis Distance Variance under Neural Collapse
par: Kim, Donghwan, et autres
Publié: (2026)
par: Kim, Donghwan, et autres
Publié: (2026)
Mitigating the Likelihood Paradox in Flow-based OOD Detection via Entropy Manipulation
par: Kim, Donghwan, et autres
Publié: (2026)
par: Kim, Donghwan, et autres
Publié: (2026)
Unveiling Imitation Learning: Exploring the Impact of Data Falsity to Large Language Model
par: Cho, Hyunsoo
Publié: (2024)
par: Cho, Hyunsoo
Publié: (2024)
GP-MoLFormer-Sim: Test Time Molecular Optimization through Contextual Similarity Guidance
par: Navratil, Jiri, et autres
Publié: (2025)
par: Navratil, Jiri, et autres
Publié: (2025)
Decocted Experience Improves Test-Time Inference in LLM Agents
par: Shen, Maohao, et autres
Publié: (2026)
par: Shen, Maohao, et autres
Publié: (2026)
Correctness-Optimized Residual Activation Lens (CORAL): Transferrable and Calibration-Aware Inference-Time Steering
par: Miao, Miranda Muqing, et autres
Publié: (2026)
par: Miao, Miranda Muqing, et autres
Publié: (2026)
Efficient Test-Time Scaling via Self-Calibration
par: Huang, Chengsong, et autres
Publié: (2025)
par: Huang, Chengsong, et autres
Publié: (2025)
Scalable Simulation-Based Model Inference with Test-Time Complexity Control
par: Gloeckler, Manuel, et autres
Publié: (2026)
par: Gloeckler, Manuel, et autres
Publié: (2026)
Learning to Discover at Test Time
par: Yuksekgonul, Mert, et autres
Publié: (2026)
par: Yuksekgonul, Mert, et autres
Publié: (2026)
Test-Time Adaptation with Binary Feedback
par: Lee, Taeckyung, et autres
Publié: (2025)
par: Lee, Taeckyung, et autres
Publié: (2025)
Leveraging Self-Consistency for Data-Efficient Amortized Bayesian Inference
par: Schmitt, Marvin, et autres
Publié: (2023)
par: Schmitt, Marvin, et autres
Publié: (2023)
Why the Counterintuitive Phenomenon of Likelihood Rarely Appears in Tabular Anomaly Detection with Deep Generative Models?
par: Kim, Donghwan, et autres
Publié: (2026)
par: Kim, Donghwan, et autres
Publié: (2026)
Information-Theoretic Safe Bayesian Optimization
par: Bottero, Alessandro G., et autres
Publié: (2024)
par: Bottero, Alessandro G., et autres
Publié: (2024)
Machine Learning as Iterated Belief Change a la Darwiche and Pearl
par: Aravanis, Theofanis
Publié: (2025)
par: Aravanis, Theofanis
Publié: (2025)
Collapsed Inference for Bayesian Deep Learning
par: Zeng, Zhe, et autres
Publié: (2023)
par: Zeng, Zhe, et autres
Publié: (2023)
Geometric Scaling of Bayesian Inference in LLMs
par: Agarwal, Naman, et autres
Publié: (2025)
par: Agarwal, Naman, et autres
Publié: (2025)
On Sequential Bayesian Inference for Continual Learning
par: Kessler, Samuel, et autres
Publié: (2023)
par: Kessler, Samuel, et autres
Publié: (2023)
Bayesian Inference of Training Dataset Membership
par: Huang, Yongchao
Publié: (2025)
par: Huang, Yongchao
Publié: (2025)
When Test-Time Guidance Is Enough: Fast Image and Video Editing with Diffusion Guidance
par: Ghorbel, Ahmed, et autres
Publié: (2026)
par: Ghorbel, Ahmed, et autres
Publié: (2026)
ABC3: Active Bayesian Causal Inference with Cohn Criteria in Randomized Experiments
par: Cha, Taehun, et autres
Publié: (2024)
par: Cha, Taehun, et autres
Publié: (2024)
Automatic Calibration for Membership Inference Attack on Large Language Models
par: Zade, Saleh Zare, et autres
Publié: (2025)
par: Zade, Saleh Zare, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Variational Control for Guidance in Diffusion Models
par: Pandey, Kushagra, et autres
Publié: (2025) -
Hierarchical Variational Policies for Reward-Guided Diffusion
par: Pandey, Kushagra, et autres
Publié: (2026) -
Parallel Token Prediction for Language Models
par: Draxler, Felix, et autres
Publié: (2025) -
Modelling Cellular Perturbations with the Sparse Additive Mechanism Shift Variational Autoencoder
par: Bereket, Michael, et autres
Publié: (2023) -
Channel Vision Transformers: An Image Is Worth 1 x 16 x 16 Words
par: Bao, Yujia, et autres
Publié: (2023)