One Size Fits None: Heuristic Collapse in LLM Investment Advice
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Ross, Jillian, Lo, Andrew W. |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
One Size Fits None: Rethinking Fairness in Medical AI
di: Roller, Roland, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Roller, Roland, et al.
Pubblicazione: (2025)
One Size Fits None: Modeling NYC Taxi Trips
di: Eglinskas, Tomas
Pubblicazione: (2025)
di: Eglinskas, Tomas
Pubblicazione: (2025)
No One Size Fits All: QueryBandits for Hallucination Mitigation
di: Cho, Nicole, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Cho, Nicole, et al.
Pubblicazione: (2026)
LLM economicus? Mapping the Behavioral Biases of LLMs via Utility Theory
di: Ross, Jillian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ross, Jillian, et al.
Pubblicazione: (2024)
One Size Does Not Fit All: Token-Wise Adaptive Compression for KV Cache
di: Lu, Liming, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lu, Liming, et al.
Pubblicazione: (2026)
One Size Does Not Fit All: A Distribution-Aware Sparsification for More Precise Model Merging
di: Luo, Yingfeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Luo, Yingfeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
All or None: Identifiable Linear Properties of Next-token Predictors in Language Modeling
di: Marconato, Emanuele, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Marconato, Emanuele, et al.
Pubblicazione: (2024)
No One-Size-Fits-All: Building Systems For Translation to Bashkir, Kazakh, Kyrgyz, Tatar and Chuvash Using Synthetic And Original Data
di: Karpov, Dmitry
Pubblicazione: (2026)
di: Karpov, Dmitry
Pubblicazione: (2026)
Frequency Explains the Inverse Correlation of Large Language Models' Size, Training Data Amount, and Surprisal's Fit to Reading Times
di: Oh, Byung-Doh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Oh, Byung-Doh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Estimating Semantic Alphabet Size for LLM Uncertainty Quantification
di: McCabe, Lucas H., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: McCabe, Lucas H., et al.
Pubblicazione: (2025)
BERTer: The Efficient One
di: Saligram, Pradyumna, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Saligram, Pradyumna, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scaling with Collapse: Efficient and Predictable Training of LLM Families
di: Bergsma, Shane, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bergsma, Shane, et al.
Pubblicazione: (2025)
HeuriGym: An Agentic Benchmark for LLM-Crafted Heuristics in Combinatorial Optimization
di: Chen, Hongzheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Hongzheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
One Token to Fool LLM-as-a-Judge
di: Zhao, Yulai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhao, Yulai, et al.
Pubblicazione: (2025)
One Jump Is All You Need: Short-Cutting Transformers for Early Exit Prediction with One Jump to Fit All Exit Levels
di: Seshadri, Amrit Diggavi
Pubblicazione: (2025)
di: Seshadri, Amrit Diggavi
Pubblicazione: (2025)
The Heuristic Core: Understanding Subnetwork Generalization in Pretrained Language Models
di: Bhaskar, Adithya, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bhaskar, Adithya, et al.
Pubblicazione: (2024)
Collapse of Irrelevant Representations (CIR) Ensures Robust and Non-Disruptive LLM Unlearning
di: Sondej, Filip, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sondej, Filip, et al.
Pubblicazione: (2025)
AQUA-Bench: Beyond Finding Answers to Knowing When There Are None in Audio Question Answering
di: Kuan, Chun-Yi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kuan, Chun-Yi, et al.
Pubblicazione: (2026)
The Collapse of Heterogeneity in Silicon Philosophers
di: Shi, Yuanming, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Shi, Yuanming, et al.
Pubblicazione: (2026)
From Signal Degradation to Computation Collapse: Uncovering the Two Failure Modes of LLM Quantization
di: Zhou, Chenxi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhou, Chenxi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Paloma: A Benchmark for Evaluating Language Model Fit
di: Magnusson, Ian, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Magnusson, Ian, et al.
Pubblicazione: (2023)
Mistletoe: Stealthy Acceleration-Collapse Attacks on Speculative Decoding
di: Sun, Shuoyang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sun, Shuoyang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Representation Collapse in Machine Translation Through the Lens of Angular Dispersion
di: Tokarchuk, Evgeniia, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tokarchuk, Evgeniia, et al.
Pubblicazione: (2026)
SepLLM: Accelerate Large Language Models by Compressing One Segment into One Separator
di: Chen, Guoxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Guoxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Seq-VCR: Preventing Collapse in Intermediate Transformer Representations for Enhanced Reasoning
di: Arefin, Md Rifat, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Arefin, Md Rifat, et al.
Pubblicazione: (2024)
The Effect of Model Size on LLM Post-hoc Explainability via LIME
di: Heyen, Henning, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Heyen, Henning, et al.
Pubblicazione: (2024)
TreePO: Bridging the Gap of Policy Optimization and Efficacy and Inference Efficiency with Heuristic Tree-based Modeling
di: Li, Yizhi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Yizhi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Dimensional Collapse in Transformer Attention Outputs: A Challenge for Sparse Dictionary Learning
di: Wang, Junxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Junxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Cram Less to Fit More: Training Data Pruning Improves Memorization of Facts
di: Ye, Jiayuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ye, Jiayuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Problems with Chinchilla Approach 2: Systematic Biases in IsoFLOP Parabola Fits
di: Czech, Eric, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Czech, Eric, et al.
Pubblicazione: (2026)
I Can't Believe It's Not Robust: Catastrophic Collapse of Safety Classifiers under Embedding Drift
di: Sahoo, Subramanyam, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sahoo, Subramanyam, et al.
Pubblicazione: (2026)
When Sharpening Becomes Collapse: Sampling Bias and Semantic Coupling in RL with Verifiable Rewards
di: Fan, Mingyuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Fan, Mingyuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Breaking Quadratic Barriers: A Non-Attention LLM for Ultra-Long Context Horizons
di: Kiruluta, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kiruluta, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2025)
FitCF: A Framework for Automatic Feature Importance-guided Counterfactual Example Generation
di: Wang, Qianli, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Qianli, et al.
Pubblicazione: (2025)
Two is better than one: A Collapse-free Multi-Reward RLIF Training Framework
di: Joarder, Shourov, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Joarder, Shourov, et al.
Pubblicazione: (2026)
The Price of Format: Diversity Collapse in LLMs
di: Yun, Longfei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yun, Longfei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Power Lines: Scaling Laws for Weight Decay and Batch Size in LLM Pre-training
di: Bergsma, Shane, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bergsma, Shane, et al.
Pubblicazione: (2025)
Why LLM Safety Guardrails Collapse After Fine-tuning: A Similarity Analysis Between Alignment and Fine-tuning Datasets
di: Hsiung, Lei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hsiung, Lei, et al.
Pubblicazione: (2025)
BitFit: Simple Parameter-efficient Fine-tuning for Transformer-based Masked Language-models
di: Ben-Zaken, Elad, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Ben-Zaken, Elad, et al.
Pubblicazione: (2021)
LLM Pretraining with Continuous Concepts
di: Tack, Jihoon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tack, Jihoon, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
One Size Fits None: Rethinking Fairness in Medical AI
di: Roller, Roland, et al.
Pubblicazione: (2025) -
One Size Fits None: Modeling NYC Taxi Trips
di: Eglinskas, Tomas
Pubblicazione: (2025) -
No One Size Fits All: QueryBandits for Hallucination Mitigation
di: Cho, Nicole, et al.
Pubblicazione: (2026) -
LLM economicus? Mapping the Behavioral Biases of LLMs via Utility Theory
di: Ross, Jillian, et al.
Pubblicazione: (2024) -
One Size Does Not Fit All: Token-Wise Adaptive Compression for KV Cache
di: Lu, Liming, et al.
Pubblicazione: (2026)