:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Okita, Tsuyoshi
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence Computation and Language
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2605.07600
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Intervention-Based Time Series Causal Discovery via Simulator-Generated Interventional Distributions
von: Okita, Tsuyoshi
Veröffentlicht: (2026)

Physical Simulators as Do-Operators: Causal Discovery under Latent Confounders for AI-for-Science
von: Okita, Tsuyoshi
Veröffentlicht: (2026)

One Example Shown, Many Concepts Known! Counterexample-Driven Conceptual Reasoning in Mathematical LLMs
von: Li, Yinghui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Excluding the Target Domain Improves Extrapolation: Deconfounded Hierarchical Physics Constraints
von: Okita, Tsuyoshi
Veröffentlicht: (2026)

Forecasting Time Series with LLMs via Patch-Based Prompting and Decomposition
von: Bumb, Mayank, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Investigation of Robustness of LLMs in Mathematical Reasoning: Benchmarking with Mathematically-Equivalent Transformation of Advanced Mathematical Problems
von: Hao, Yuren, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Self-supervised Learning Method Using Transformer for Multi-dimensional Sensor Data Processing
von: Kai, Haruki, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CauScientist: Teaching LLMs to Respect Data for Causal Discovery
von: Peng, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Can Post-Training Transform LLMs into Causal Reasoners?
von: Chen, Junqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Self-Error-Instruct: Generalizing from Errors for LLMs Mathematical Reasoning
von: Yu, Erxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Exposing the Achilles' Heel: Evaluating LLMs Ability to Handle Mistakes in Mathematical Reasoning
von: Singh, Joykirat, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rethinking Time Series Forecasting with LLMs via Nearest Neighbor Contrastive Learning
von: Bogahawatte, Jayanie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Time Series Forecasting via Multi-Level Text Alignment with LLMs
von: Zhao, Taibiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Off-the-Shelf LLMs as Process Scorers: Training-Free Alternative to PRMs for Mathematical Reasoning
von: Chegini, Atoosa, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Generalization of RLVR Using Causal Reasoning as a Testbed
von: Lu, Brian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

From Concepts to Components: Concept-Agnostic Attention Module Discovery in Transformers
von: Su, Jingtong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

How Reliable are Causal Probing Interventions?
von: Canby, Marc, et al.
Veröffentlicht: (2024)

High-Performance Self-Supervised Learning by Joint Training of Flow Matching
von: Ukita, Kosuke, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unlocking Multimodal Mathematical Reasoning via Process Reward Model
von: Luo, Ruilin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CHAMP: A Competition-level Dataset for Fine-Grained Analyses of LLMs' Mathematical Reasoning Capabilities
von: Mao, Yujun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Integrating Time Series into LLMs via Multi-layer Steerable Embedding Fusion for Enhanced Forecasting
von: Chen, Zhuomin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Thoth: Mid-Training Bridges LLMs to Time Series Understanding
von: Lin, Jiafeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Efficient Mathematical Reasoning Models via Dynamic Pruning and Knowledge Distillation
von: Yu, Fengming, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Internalizing LLM Reasoning via Discovery and Replay of Latent Actions
von: Shi, Zhenning, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Knowledge Distillation for Reservoir-based Classifier: Human Activity Recognition
von: Kagiyama, Masaharu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mitigating Hallucinations in Large Language Models via Causal Reasoning
von: Li, Yuangang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SenTSR-Bench: Thinking with Injected Knowledge for Time-Series Reasoning
von: He, Zelin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

CausalARC: Abstract Reasoning with Causal World Models
von: Maasch, Jacqueline, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Time-R1: Towards Comprehensive Temporal Reasoning in LLMs
von: Liu, Zijia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dissecting Chronos: Sparse Autoencoders Reveal Causal Feature Hierarchies in Time Series Foundation Models
von: Mishra, Anurag
Veröffentlicht: (2026)

Multimodal Foundation Model for Cross-Modal Retrieval and Activity Recognition Tasks
von: Matsuishi, Koki, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Cross-Layer Discrete Concept Discovery for Interpreting Language Models
von: Garg, Ankur, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CS-Bench: A Comprehensive Benchmark for Large Language Models towards Computer Science Mastery
von: Song, Xiaoshuai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Single Concept Vector: Modeling Concept Subspace in LLMs with Gaussian Distribution
von: Zhao, Haiyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Schoenfeld's Anatomy of Mathematical Reasoning by Language Models
von: Li, Ming, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evaluating Robustness of Reward Models for Mathematical Reasoning
von: Kim, Sunghwan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DOTS: Learning to Reason Dynamically in LLMs via Optimal Reasoning Trajectories Search
von: Yue, Murong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

NEAT: Concept driven Neuron Attribution in LLMs
von: Kavuri, Vivek Hruday, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Paths to Causality: Finding Informative Subgraphs Within Knowledge Graphs for Knowledge-Based Causal Discovery
von: Susanti, Yuni, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CARE: Decoding Time Safety Alignment via Rollback and Introspection Intervention
von: Hu, Xiaomeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)