Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Shang, Shuning, Strauss, Hubert, Wei, Stanley, Arora, Sanjeev, Razin, Noam |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | https://arxiv.org/abs/2604.25872 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
What Makes a Reward Model a Good Teacher? An Optimization Perspective
von: Razin, Noam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Razin, Noam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Why is Your Language Model a Poor Implicit Reward Model?
von: Razin, Noam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Razin, Noam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Unintentional Unalignment: Likelihood Displacement in Direct Preference Optimization
von: Razin, Noam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Razin, Noam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Understanding Deep Learning via Notions of Rank
von: Razin, Noam
Veröffentlicht: (2024)
von: Razin, Noam
Veröffentlicht: (2024)
Lecture Notes on Linear Neural Networks: A Tale of Optimization and Generalization in Deep Learning
von: Cohen, Nadav, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cohen, Nadav, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Implicit Bias of Policy Gradient in Linear Quadratic Control: Extrapolation to Unseen Initial States
von: Razin, Noam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Razin, Noam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Provable unlearning in topic modeling and downstream tasks
von: Wei, Stanley, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wei, Stanley, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Can RLHF be More Efficient with Imperfect Reward Models? A Policy Coverage Perspective
von: Huang, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Huang, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Vanishing Gradients in Reinforcement Finetuning of Language Models
von: Razin, Noam, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Razin, Noam, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Contextual Drag: How Errors in the Context Affect LLM Reasoning
von: Cheng, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cheng, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
What Makes Data Suitable for a Locally Connected Neural Network? A Necessary and Sufficient Condition Based on Quantum Entanglement
von: Alexander, Yotam, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Alexander, Yotam, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Can Models Learn Skill Composition from Examples?
von: Zhao, Haoyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, Haoyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Reinforcement Learning with Verifiable yet Noisy Rewards under Imperfect Verifiers
von: Cai, Xin-Qiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cai, Xin-Qiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An Imperfect Verifier is Good Enough: Learning with Noisy Rewards
von: Plesner, Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Plesner, Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Hierarchical Apprenticeship Learning from Imperfect Demonstrations with Evolving Rewards
von: Islam, Md Mirajul, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Islam, Md Mirajul, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Skill-Targeted Adaptive Training
von: He, Yinghui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: He, Yinghui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Metacognitive Reuse: Turning Recurring LLM Reasoning Into Concise Behaviors
von: Didolkar, Aniket, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Didolkar, Aniket, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Stabilizing Policy Gradient Methods via Reward Profiling
von: Ahmed, Shihab, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ahmed, Shihab, et al.
Veröffentlicht: (2025)
What Can You Do When You Have Zero Rewards During RL?
von: Prakash, Jatin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Prakash, Jatin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Advantage Shaping as Surrogate Reward Maximization: Unifying Pass@K Policy Gradients
von: Thrampoulidis, Christos, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Thrampoulidis, Christos, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Policy-Gradient Approach to Solving Imperfect-Information Games with Best-Iterate Convergence
von: Liu, Mingyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Mingyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Categorical Policies: Multimodal Policy Learning and Exploration in Continuous Control
von: Islam, SM Mazharul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Islam, SM Mazharul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
When is Off-Policy Evaluation (Reward Modeling) Useful in Contextual Bandits? A Data-Centric Perspective
von: Sun, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Sun, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Second-Order Actor-Critic Methods for Discounted MDPs via Policy Hessian Decomposition
von: Manivannan, Sanjeev, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Manivannan, Sanjeev, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Binary Split Categorical feature with Mean Absolute Error Criteria in CART
von: Yu, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yu, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Regret Analysis of Policy Gradient Algorithm for Infinite Horizon Average Reward Markov Decision Processes
von: Bai, Qinbo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Bai, Qinbo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Unrealized Expectations: Comparing AI Methods vs Classical Algorithms for Maximum Independent Set
von: Wu, Yikai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Yikai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning General Parameterized Policies for Infinite Horizon Average Reward Constrained MDPs via Primal-Dual Policy Gradient Algorithm
von: Bai, Qinbo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bai, Qinbo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Optimal Labeler Assignment and Sampling for Active Learning in the Presence of Imperfect Labels
von: Ahadi, Pouya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ahadi, Pouya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Intrinsic Reward Policy Optimization for Sparse-Reward Environments
von: Cho, Minjae, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cho, Minjae, et al.
Veröffentlicht: (2026)
When LLM Reward Design Fails: Diagnostic-Driven Refinement for Sparse Structured RL
von: Wang, Youting, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Youting, et al.
Veröffentlicht: (2026)
ORSO: Accelerating Reward Design via Online Reward Selection and Policy Optimization
von: Zhang, Chen Bo Calvin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Chen Bo Calvin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Policy Filtration for RLHF to Mitigate Noise in Reward Models
von: Zhang, Chuheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Chuheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Preference-Based Gradient Estimation for ML-Guided Approximate Combinatorial Optimization
von: Mielke, Arman, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mielke, Arman, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Sustained Gradient Alignment Mediates Subliminal Learning in a Multi-Step Setting: Evidence from MNIST Auxiliary Logit Distillation Experiment
von: Kitkana, Chayanon, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kitkana, Chayanon, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Reward Learning through Ranking Mean Squared Error
von: Kharyal, Chaitanya, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kharyal, Chaitanya, et al.
Veröffentlicht: (2026)
MAPLE: Multi-State Aggregated Policy Evaluation for AlphaZero in Imperfect-Information Games
von: Li, Qian-Rong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Qian-Rong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Robot Policy Learning with Temporal Optimal Transport Reward
von: Fu, Yuwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fu, Yuwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
LESS: Selecting Influential Data for Targeted Instruction Tuning
von: Xia, Mengzhou, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xia, Mengzhou, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning General Policies with Policy Gradient Methods
von: Ståhlberg, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ståhlberg, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
What Makes a Reward Model a Good Teacher? An Optimization Perspective
von: Razin, Noam, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Why is Your Language Model a Poor Implicit Reward Model?
von: Razin, Noam, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Unintentional Unalignment: Likelihood Displacement in Direct Preference Optimization
von: Razin, Noam, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Understanding Deep Learning via Notions of Rank
von: Razin, Noam
Veröffentlicht: (2024) -
Lecture Notes on Linear Neural Networks: A Tale of Optimization and Generalization in Deep Learning
von: Cohen, Nadav, et al.
Veröffentlicht: (2024)