OSF: On Pre-training and Scaling of Sleep Foundation Models
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Shuai, Zitao, Xu, Zongzhe, Yang, David, Wang, Wei, Yang, Yuzhe |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
SleepLM: Natural-Language Intelligence for Human Sleep
di: Xu, Zongzhe, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xu, Zongzhe, et al.
Pubblicazione: (2026)
Stanford Sleep Bench: Evaluating Polysomnography Pre-training Methods for Sleep Foundation Models
di: Kjaer, Magnus Ruud, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kjaer, Magnus Ruud, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scaling Laws for Pre-training Agents and World Models
di: Pearce, Tim, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pearce, Tim, et al.
Pubblicazione: (2024)
Revisit Large-Scale Image-Caption Data in Pre-training Multimodal Foundation Models
di: Lai, Zhengfeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lai, Zhengfeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
REMIND: Rethinking Medical High-Modality Learning under Missingness--A Long-Tailed Distribution Perspective
di: Wu, Chenwei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wu, Chenwei, et al.
Pubblicazione: (2026)
Measuring Pre-training Data Quality without Labels for Time Series Foundation Models
di: Wen, Songkang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wen, Songkang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Pre-trained Language Models Improve the Few-shot Prompt Ability of Decision Transformer
di: Yang, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Specialized Foundation Models Struggle to Beat Supervised Baselines
di: Xu, Zongzhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Zongzhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
Delayed Bottlenecking: Alleviating Forgetting in Pre-trained Graph Neural Networks
di: Zhao, Zhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhao, Zhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
QKCV Attention: Enhancing Time Series Forecasting with Static Categorical Embeddings for Both Lightweight and Pre-trained Foundation Models
di: Wang, Hao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Hao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Mochi: Aligning Pre-training and Inference for Efficient Graph Foundation Models via Meta-Learning
di: Mattos, João, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Mattos, João, et al.
Pubblicazione: (2026)
VectorFit : Adaptive Singular & Bias Vector Fine-Tuning of Pre-trained Foundation Models
di: Hegde, Suhas G, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hegde, Suhas G, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scaling Wearable Foundation Models
di: Narayanswamy, Girish, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Narayanswamy, Girish, et al.
Pubblicazione: (2024)
Free Lunch in Medical Image Foundation Model Pre-training via Randomized Synthesis and Disentanglement
di: Wei, Yuhan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wei, Yuhan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Priming: Hybrid State Space Models From Pre-trained Transformers
di: Chattopadhyay, Aditya, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chattopadhyay, Aditya, et al.
Pubblicazione: (2026)
Shortcut to Nowhere: Demystifying Deep Spurious Regression
di: Xu, Guanrong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xu, Guanrong, et al.
Pubblicazione: (2026)
SleepMaMi: A Universal Sleep Foundation Model for Integrating Macro- and Micro-structures
di: Park, Keondo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Park, Keondo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Graph Generative Pre-trained Transformer
di: Chen, Xiaohui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Xiaohui, et al.
Pubblicazione: (2025)
Diversified Scaling Inference in Time Series Foundation Models
di: Hua, Ruijin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hua, Ruijin, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Medical Data-Effective Learning Benchmark for Highly Efficient Pre-training of Foundation Models
di: Yang, Wenxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Wenxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Quantifying the Pre-training Dividend: Generative versus Latent Self-Supervised Learning for Time Series Foundation Models
di: Major, Noam, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Major, Noam, et al.
Pubblicazione: (2026)
This Time is Different: An Observability Perspective on Time Series Foundation Models
di: Cohen, Ben, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cohen, Ben, et al.
Pubblicazione: (2025)
Your Pre-trained LLM is Secretly an Unsupervised Confidence Calibrator
di: Luo, Beier, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Luo, Beier, et al.
Pubblicazione: (2025)
Utilizing Strategic Pre-training to Reduce Overfitting: Baguan -- A Pre-trained Weather Forecasting Model
di: Niu, Peisong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Niu, Peisong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Enhanced Atrial Fibrillation Prediction in ESUS Patients with Hypergraph-based Pre-training
di: Xie, Yuzhang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xie, Yuzhang, et al.
Pubblicazione: (2026)
On the Power of Foundation Models
di: Yuan, Yang
Pubblicazione: (2022)
di: Yuan, Yang
Pubblicazione: (2022)
Billion-Scale Graph Foundation Models
di: Bechler-Speicher, Maya, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bechler-Speicher, Maya, et al.
Pubblicazione: (2026)
Task-Agnostic Pre-training and Task-Guided Fine-tuning for Versatile Diffusion Planner
di: Fan, Chenyou, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fan, Chenyou, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards Neural Scaling Laws for Time Series Foundation Models
di: Yao, Qingren, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yao, Qingren, et al.
Pubblicazione: (2024)
Dynamic Hypergraph-Enhanced Prediction of Sequential Medical Visits
di: Yang, Wangying, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Wangying, et al.
Pubblicazione: (2024)
TrajGPT-R: Generating Urban Mobility Trajectory with Reinforcement Learning-Enhanced Generative Pre-trained Transformer
di: Wang, Jiawei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Jiawei, et al.
Pubblicazione: (2026)
Transfer Learning with Pre-trained Conditional Generative Models
di: Yamaguchi, Shin'ya, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Yamaguchi, Shin'ya, et al.
Pubblicazione: (2022)
Improving Low-Resource Knowledge Tracing Tasks by Supervised Pre-training and Importance Mechanism Fine-tuning
di: Zhang, Hengyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Hengyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Real-TabPFN: Improving Tabular Foundation Models via Continued Pre-training With Real-World Data
di: Garg, Anurag, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Garg, Anurag, et al.
Pubblicazione: (2025)
SMILE: Zero-Shot Sparse Mixture of Low-Rank Experts Construction From Pre-Trained Foundation Models
di: Tang, Anke, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tang, Anke, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scaling Smart: Accelerating Large Language Model Pre-training with Small Model Initialization
di: Samragh, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Samragh, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2024)
DeCoP: Enhancing Self-Supervised Time Series Representation with Dependency Controlled Pre-training
di: Wu, Yuemin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Yuemin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Foundation Models for Demand Forecasting via Dual-Strategy Ensembling
di: Yang, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multimodal 3D Genome Pre-training
di: Yang, Minghao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Minghao, et al.
Pubblicazione: (2025)
UrbanFM: Scaling Urban Spatio-Temporal Foundation Models
di: Chen, Wei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Wei, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
SleepLM: Natural-Language Intelligence for Human Sleep
di: Xu, Zongzhe, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Stanford Sleep Bench: Evaluating Polysomnography Pre-training Methods for Sleep Foundation Models
di: Kjaer, Magnus Ruud, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Scaling Laws for Pre-training Agents and World Models
di: Pearce, Tim, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Revisit Large-Scale Image-Caption Data in Pre-training Multimodal Foundation Models
di: Lai, Zhengfeng, et al.
Pubblicazione: (2024) -
REMIND: Rethinking Medical High-Modality Learning under Missingness--A Long-Tailed Distribution Perspective
di: Wu, Chenwei, et al.
Pubblicazione: (2026)