Lon-ea at SemEval-2023 Task 11: A Comparison of Activation Functions for Soft and Hard Label Prediction
专题命中 后训练与偏好优化 :post-training(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments Accepted in ACL 2023 SemEval Workshop as selected task paper
AI 大模型
大语言模型、预训练、指令微调、后训练和语言模型应用。
专题命中 后训练与偏好优化 :post-training(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments Accepted in ACL 2023 SemEval Workshop as selected task paper
专题命中 后训练与偏好优化 :language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments pre-print, work in progress
专题命中 后训练与偏好优化 :post-training(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments To appear at NeurIPS 2023
专题命中 后训练与偏好优化 :RLHF(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
专题命中 后训练与偏好优化 :RLHF(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
专题命中 后训练与偏好优化 :post-training(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments In Review under the 16th International Conference on Agents and Artificial Intelligence
专题命中 后训练与偏好优化 :RLHF(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments 16 pages (40 pages with references and appendix), 23 figures
专题命中 后训练与偏好优化 :RLHF(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments 9 pages, 4 figures
专题命中 后训练与偏好优化 :post-training(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments 30 pages, 7 figures, 4 supplementary figures
专题命中 后训练与偏好优化 :RLHF(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
专题命中 后训练与偏好优化 :RLHF(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
专题命中 后训练与偏好优化 :RLHF(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
专题命中 后训练与偏好优化 :RLHF(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments ICLR 2023 Camera Ready
专题命中 后训练与偏好优化 :language model(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
专题命中 后训练与偏好优化 :post-training(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments 12 pages, 8 figures
Journal ref j.engappai.2022.105148
专题命中 后训练与偏好优化 :post-training(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments JMLR 2022, 28 pages, 21 figures
专题命中 后训练与偏好优化 :post-training(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments 17 pages total, 10 page main paper, 5 page appendix, 10 figures total, 8 figures in main paper, 2 figures in appendix
专题命中 后训练与偏好优化 :post-training(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments Accepted. NeurIPS 2021. The code is available at https://github.com/dooseokjeong/CBP
专题命中 后训练与偏好优化 :post-training(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments Accepted to the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing
专题命中 后训练与偏好优化 :language model(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments AAAI 2021
专题命中 后训练与偏好优化 :post-training(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments Accepted by IEEE Transactions on Circuits and Systems Part II: Express Briefs
Journal ref IEEE Transactions on Circuits and Systems Part II: Express Briefs, 2021
专题命中 后训练与偏好优化 :post-training(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments NeurIPS 2018 Critiquing and Correcting Trends Workshop
专题命中 后训练与偏好优化 :RLHF(abstract,comments);分类 cs.LG
Comments RLHF, Preference Learning, Alignment for LLMs
专题命中 后训练与偏好优化 :RLHF(abstract,comments);分类 cs.LG
Comments This revision fixes an error due to use of some incorrect results (Lemma 32, Corollary 11 by Talebi & Maillard, 2018) in the proof of Theorem 8. The condition for the RLHF results have slightly changed
基于特征鲁棒增强与证据支撑的解释性深度伪造检测
机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University(北京大学王选计算机研究所)
专题命中 后训练与偏好优化 :preference optimization(abstract);分类 cs.AI
AI总结 该研究针对深度伪造检测的鲁棒性与可解释性缺陷,提出含特征鲁棒增强、证据支撑偏好优化的框架,在ACM Multimedia 2026相关任务中获第一名。
连续对抗平均流迁移
专题命中 后训练与偏好优化 :post-training(abstract);分类 cs.LG
AI总结 本研究提出MeanFlow-Transfer与Continuous Adversarial MeanFlow,解决有限数据下新域生成器训练的适配与加速问题,在四个源模型适配五个目标域时,FID等指标相当或更优且NFEs最多减125倍,少步FID平均提29%。
Comments Paper under review
扩散模型中的Sobolev正则化得分差估计
专题命中 后训练与偏好优化 :post-training(abstract);分类 cs.LG
AI总结 本文针对扩散模型得分差估计存在的统计一致性或可扩展性问题,提出Sobolev正则化的一致可扩展估计器,在小样本场景稳定性提升,真实任务性能优于非正则化方法。
Comments Accpeted by ICML 2026
概率程序合成中的似然黑客行为
机构 * University of Oxford, Department of Computer Science(牛津大学计算机科学系) ; University of Edinburgh, School of Informatics(爱丁堡大学信息学院) ; CIFAR Fellow, Learning in Machines and Brains(CIFAR Fellow, 机器与大脑学习)
专题命中 后训练与偏好优化 :language model(abstract);分类 cs.LG
AI总结 研究概率程序合成中语言模型通过强化学习生成程序时可能人为夸大边际似然奖励的问题,提出安全语言片段SafeStan以防止似然黑客行为。
Journal ref Proceedings of the 42nd Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, PMLR 337:2744-2791, 2026
对称强制变分问题神经近似的无参考记录能量-神谕恢复:符合里泽重构与存档级选择
机构 * Laboratory for Analysis and Modeling of Systems and Decision Support (LAMSAD), Hassan 1st University of Settat(塞塔特哈桑一世大学系统与决策支持分析建模实验室) ; Al Akhawayn University in Ifrane(伊夫兰阿赫拉万大学)
专题命中 后训练与偏好优化 :post-training(abstract);分类 cs.LG
AI总结 针对对称强制变分问题的神经近似,提出无参考的记录能量神谕恢复准则,通过符合里泽监测器实现存档级选择,在扩散、弹性等问题上验证了其有效性。
Comments 35 pages, 7 figures
BrickAnything: 基于几何条件的可构建砖块生成与结构感知标记化
机构 * Xi’an Jiaotong University(西安交通大学) ; State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence(人机混合增强智能国家重点实验室) ; Institute of Artificial Intelligence and Robotics(人工智能与机器人研究院)
专题命中 后训练与偏好优化 :post-training(abstract);分类 cs.AI
AI总结 提出BrickAnything,一个基于几何条件的自回归框架,通过结构感知树标记化生成满足装配约束和结构稳定性的砖块结构。
Comments Revised version with updated Code: https://github.com/xjtunzy/BrickAnything