Salvato in:
| Autori principali: | Sarafian, Elad, Kaplun, Gal, Banner, Ron, Soudry, Daniel, Ginsburg, Boris |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2605.09650 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Normalized Architectures are Natively 4-Bit
di: Fishman, Maxim, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Fishman, Maxim, et al.
Pubblicazione: (2026)
FP4 All the Way: Fully Quantized Training of LLMs
di: Chmiel, Brian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chmiel, Brian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Minimum Variance Unbiased N:M Sparsity for the Neural Gradients
di: Chmiel, Brian, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Chmiel, Brian, et al.
Pubblicazione: (2022)
Scaling FP8 training to trillion-token LLMs
di: Fishman, Maxim, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fishman, Maxim, et al.
Pubblicazione: (2024)
Retrieval from Within: An Intrinsic Capability of Attention-Based Models
di: Hoffer, Elad, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hoffer, Elad, et al.
Pubblicazione: (2026)
Optimistic Gradient Learning with Hessian Corrections for High-Dimensional Black-Box Optimization
di: Kfir, Yedidya, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kfir, Yedidya, et al.
Pubblicazione: (2025)
Accurate Neural Training with 4-bit Matrix Multiplications at Standard Formats
di: Chmiel, Brian, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Chmiel, Brian, et al.
Pubblicazione: (2021)
How to Train Your LLM Web Agent: A Statistical Diagnosis
di: Vattikonda, Dheeraj, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Vattikonda, Dheeraj, et al.
Pubblicazione: (2025)
Does Your Optimizer Care How You Normalize? Normalization-Optimizer Coupling in LLM Training
di: Abouzeid, Abdelrahman
Pubblicazione: (2026)
di: Abouzeid, Abdelrahman
Pubblicazione: (2026)
Towards Cheaper Inference in Deep Networks with Lower Bit-Width Accumulators
di: Blumenfeld, Yaniv, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Blumenfeld, Yaniv, et al.
Pubblicazione: (2024)
Workspace-Bench 1.0: Benchmarking AI Agents on Workspace Tasks with Large-Scale File Dependencies
di: Tang, Zirui, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tang, Zirui, et al.
Pubblicazione: (2026)
SILO: Solving Inverse Problems with Latent Operators
di: Raphaeli, Ron, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Raphaeli, Ron, et al.
Pubblicazione: (2025)
EXAQ: Exponent Aware Quantization For LLMs Acceleration
di: Shkolnik, Moran, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shkolnik, Moran, et al.
Pubblicazione: (2024)
Star Attention: Efficient LLM Inference over Long Sequences
di: Acharya, Shantanu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Acharya, Shantanu, et al.
Pubblicazione: (2024)
IntellAgent: A Multi-Agent Framework for Evaluating Conversational AI Systems
di: Levi, Elad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Levi, Elad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Agent JIT Compilation for Latency-Optimizing Web Agent Planning and Scheduling
di: Winston, Caleb, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Winston, Caleb, et al.
Pubblicazione: (2026)
nGPT: Normalized Transformer with Representation Learning on the Hypersphere
di: Loshchilov, Ilya, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Loshchilov, Ilya, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stable Minima Cannot Overfit in Univariate ReLU Networks: Generalization by Large Step Sizes
di: Qiao, Dan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Qiao, Dan, et al.
Pubblicazione: (2024)
BARRED: Synthetic Training of Custom Policy Guardrails via Asymmetric Debate
di: Mazza, Arnon, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Mazza, Arnon, et al.
Pubblicazione: (2026)
How to Train Your Advisor: Steering Black-Box LLMs with Advisor Models
di: Asawa, Parth, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Asawa, Parth, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scoring Verifiers: Evaluating Synthetic Verification for Code and Reasoning
di: Ficek, Aleksander, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ficek, Aleksander, et al.
Pubblicazione: (2025)
GW-MoE: Resolving Uncertainty in MoE Router with Global Workspace Theory
di: Wu, Haoze, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Haoze, et al.
Pubblicazione: (2024)
How Memory in Optimization Algorithms Implicitly Modifies the Loss
di: Cattaneo, Matias D., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cattaneo, Matias D., et al.
Pubblicazione: (2025)
Group-in-Group Policy Optimization for LLM Agent Training
di: Feng, Lang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Feng, Lang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficient GNN Training Through Structure-Aware Randomized Mini-Batching
di: Balaji, Vignesh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Balaji, Vignesh, et al.
Pubblicazione: (2025)
Proxies for Distortion and Consistency with Applications for Real-World Image Restoration
di: Man, Sean, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Man, Sean, et al.
Pubblicazione: (2025)
Label-Looping: Highly Efficient Decoding for Transducers
di: Bataev, Vladimir, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bataev, Vladimir, et al.
Pubblicazione: (2024)
Pathways on the Image Manifold: Image Editing via Video Generation
di: Rotstein, Noam, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rotstein, Noam, et al.
Pubblicazione: (2024)
No Need to Train Your RDB Foundation Model
di: Xu, Linjie, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xu, Linjie, et al.
Pubblicazione: (2026)
Tree Search-Based Policy Optimization under Stochastic Execution Delay
di: Valensi, David, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Valensi, David, et al.
Pubblicazione: (2024)
How to Turn Your Knowledge Graph Embeddings into Generative Models
di: Loconte, Lorenzo, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Loconte, Lorenzo, et al.
Pubblicazione: (2023)
Distributed Training under Packet Loss
di: Weintraub, Erez, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Weintraub, Erez, et al.
Pubblicazione: (2025)
More Test-Time Compute Can Hurt: Overestimation Bias in LLM Beam Search
di: Dalal, Gal, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Dalal, Gal, et al.
Pubblicazione: (2026)
Multimodal Dreaming: A Global Workspace Approach to World Model-Based Reinforcement Learning
di: Maytié, Léopold, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Maytié, Léopold, et al.
Pubblicazione: (2025)
Research Program: Theory of Learning in Dynamical Systems
di: Hazan, Elad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hazan, Elad, et al.
Pubblicazione: (2025)
How to Train a Leader: Hierarchical Reasoning in Multi-Agent LLMs
di: Estornell, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Estornell, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2025)
F-GRPO: Don't Let Your Policy Learn the Obvious and Forget the Rare
di: Plyusov, Daniil, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Plyusov, Daniil, et al.
Pubblicazione: (2026)
Policy Gradient with Tree Expansion
di: Dalal, Gal, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Dalal, Gal, et al.
Pubblicazione: (2023)
SFO: Learning PDE Operators via Spectral Filtering
di: Koren, Noam, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Koren, Noam, et al.
Pubblicazione: (2026)
AI Alignment via Incentives and Correction
di: Agarwal, Rohit, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Agarwal, Rohit, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Normalized Architectures are Natively 4-Bit
di: Fishman, Maxim, et al.
Pubblicazione: (2026) -
FP4 All the Way: Fully Quantized Training of LLMs
di: Chmiel, Brian, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Minimum Variance Unbiased N:M Sparsity for the Neural Gradients
di: Chmiel, Brian, et al.
Pubblicazione: (2022) -
Scaling FP8 training to trillion-token LLMs
di: Fishman, Maxim, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Retrieval from Within: An Intrinsic Capability of Attention-Based Models
di: Hoffer, Elad, et al.
Pubblicazione: (2026)