Salvato in:
| Autori principali: | Cooper, Michael, Cooper, Samuel |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2604.21935 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Self-rewarding correction for mathematical reasoning
di: Xiong, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xiong, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Localising Dropout Variance in Twin Networks
di: Doyle, Cooper
Pubblicazione: (2025)
di: Doyle, Cooper
Pubblicazione: (2025)
Layerwise Recall and the Geometry of Interwoven Knowledge in LLMs
di: Lei, Ge, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lei, Ge, et al.
Pubblicazione: (2025)
Exploring System 1 and 2 communication for latent reasoning in LLMs
di: Coda-Forno, Julian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Coda-Forno, Julian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Your Absorbing Discrete Diffusion Secretly Models the Bayesian Posterior
di: Doyle, Cooper
Pubblicazione: (2025)
di: Doyle, Cooper
Pubblicazione: (2025)
Level Generation with Constrained Expressive Range
di: Bazzaz, Mahsa, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bazzaz, Mahsa, et al.
Pubblicazione: (2025)
Guided Game Level Repair via Explainable AI
di: Bazzaz, Mahsa, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bazzaz, Mahsa, et al.
Pubblicazione: (2024)
Analysis of Robustness of a Large Game Corpus
di: Bazzaz, Mahsa, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bazzaz, Mahsa, et al.
Pubblicazione: (2025)
Controllable Game Level Generation: Assessing the Effect of Negative Examples in GAN Models
di: Bazzaz, Mahsa, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bazzaz, Mahsa, et al.
Pubblicazione: (2024)
Between Randomness and Arbitrariness: Some Lessons for Reliable Machine Learning at Scale
di: Cooper, A. Feder
Pubblicazione: (2024)
di: Cooper, A. Feder
Pubblicazione: (2024)
A mathematical theory of balancing relational generalization and memorization
di: Cheng, Luke, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Cheng, Luke, et al.
Pubblicazione: (2026)
Fairness of Classifiers in the Presence of Constraints between Features
di: Cooper, Martin C., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Cooper, Martin C., et al.
Pubblicazione: (2026)
Counterfactual reasoning: an analysis of in-context emergence
di: Miller, Moritz, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Miller, Moritz, et al.
Pubblicazione: (2025)
It Just Takes Two: Scaling Amortized Inference to Large Sets
di: Wehenkel, Antoine, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wehenkel, Antoine, et al.
Pubblicazione: (2026)
ReactorFold: Generative discovery of nuclear reactor cores via emergent physical reasoning
di: Lee, Yoonpyo
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Yoonpyo
Pubblicazione: (2025)
Weak-to-Strong Generalization Through the Data-Centric Lens
di: Shin, Changho, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shin, Changho, et al.
Pubblicazione: (2024)
BoostStep: Boosting mathematical capability of Large Language Models via improved single-step reasoning
di: Zhang, Beichen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Beichen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Causes in neuron diagrams, and testing causal reasoning in Large Language Models. A glimpse of the future of philosophy?
di: Vervoort, Louis, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Vervoort, Louis, et al.
Pubblicazione: (2025)
From Prompt to Protocol: Fast Charging Batteries with Large Language Models
di: Lei, Ge, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lei, Ge, et al.
Pubblicazione: (2026)
Axiomatic Foundations of Counterfactual Explanations
di: Amgoud, Leila, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Amgoud, Leila, et al.
Pubblicazione: (2026)
Why Do Language Model Agents Whistleblow?
di: Agrawal, Kushal, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Agrawal, Kushal, et al.
Pubblicazione: (2025)
MathDivide: Improved mathematical reasoning by large language models
di: Srivastava, Saksham Sahai, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Srivastava, Saksham Sahai, et al.
Pubblicazione: (2024)
Encode, Think, Decode: Scaling test-time reasoning with recursive latent thoughts
di: Koishekenov, Yeskendir, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Koishekenov, Yeskendir, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Model-Agnostic Graph Neural Network for Integrating Local and Global Information
di: Zhou, Wenzhuo, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhou, Wenzhuo, et al.
Pubblicazione: (2023)
MoRe Fine-Tuning with 10x Fewer Parameters
di: Tan, Wenxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tan, Wenxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Language-Based Bayesian Optimization Research Assistant (BORA)
di: Cissé, Abdoulatif, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cissé, Abdoulatif, et al.
Pubblicazione: (2025)
Asymmetric Proximal Policy Optimization: mini-critics boost LLM reasoning
di: Liu, Jiashun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Jiashun, et al.
Pubblicazione: (2025)
AI-Assisted Generation of Difficult Math Questions
di: Shah, Vedant, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shah, Vedant, et al.
Pubblicazione: (2024)
MathAtlas: A Benchmark for Autoformalization in the Wild
di: Patel, Nilay, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Patel, Nilay, et al.
Pubblicazione: (2026)
Evaluating Sample Utility for Efficient Data Selection by Mimicking Model Weights
di: Huang, Tzu-Heng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Tzu-Heng, et al.
Pubblicazione: (2025)
MathPile: A Billion-Token-Scale Pretraining Corpus for Math
di: Wang, Zengzhi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, Zengzhi, et al.
Pubblicazione: (2023)
Learning Adapter Rank via Symmetry Breaking
di: Doyle, Cooper, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Doyle, Cooper, et al.
Pubblicazione: (2025)
MegaMath: Pushing the Limits of Open Math Corpora
di: Zhou, Fan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Fan, et al.
Pubblicazione: (2025)
It Takes Two: Complementary Self-Distillation for Contextual Integrity in LLMs
di: Park, Sangwoo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Park, Sangwoo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Axiomatic Characterisations of Sample-based Explainers
di: Amgoud, Leila, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Amgoud, Leila, et al.
Pubblicazione: (2024)
It Takes Two: On the Seamlessness between Reward and Policy Model in RLHF
di: Lu, Taiming, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lu, Taiming, et al.
Pubblicazione: (2024)
Extracting books from production language models
di: Ahmed, Ahmed, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ahmed, Ahmed, et al.
Pubblicazione: (2026)
MuggleMath: Assessing the Impact of Query and Response Augmentation on Math Reasoning
di: Li, Chengpeng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Chengpeng, et al.
Pubblicazione: (2023)
ControlMath: Controllable Data Generation Promotes Math Generalist Models
di: Chen, Nuo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Nuo, et al.
Pubblicazione: (2024)
OpenMathInstruct-1: A 1.8 Million Math Instruction Tuning Dataset
di: Toshniwal, Shubham, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Toshniwal, Shubham, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Self-rewarding correction for mathematical reasoning
di: Xiong, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Localising Dropout Variance in Twin Networks
di: Doyle, Cooper
Pubblicazione: (2025) -
Layerwise Recall and the Geometry of Interwoven Knowledge in LLMs
di: Lei, Ge, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Exploring System 1 and 2 communication for latent reasoning in LLMs
di: Coda-Forno, Julian, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Your Absorbing Discrete Diffusion Secretly Models the Bayesian Posterior
di: Doyle, Cooper
Pubblicazione: (2025)