In-Context Clustering with Large Language Models
机构 * New York University（纽约大学）
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New York University（纽约大学）
Hierarchical Spatial Algorithms for High-Resolution Image Quantization and Feature Extraction
机构 * New York University, Department of Computer Science and Engineering（纽约大学计算机科学与工程系）
Comments There are 14 pages journal paper
On the Relationship Between the Choice of Representation and In-Context Learning
机构 * NYU（纽约大学）
Comments 25 pages, 6 figures, 10 tables
Two-Stage Voting for Robust and Efficient Suicide Risk Detection on Social Media
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Department of Informatics and Networked Systems（信息与网络系统系） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； Department of Psychiatry（精神病学系） ； Tandon School of Engineering（塔能工程学院） ； New York University（纽约大学）
Zebra-CoT: A Dataset for Interleaved Vision Language Reasoning
机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of Maryland（马里兰大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； New York University（纽约大学）
Comments dataset link: https://huggingface.co/datasets/multimodal-reasoning-lab/Zebra-CoT
Scaling Laws Are Unreliable for Downstream Tasks: A Reality Check
机构 * New York University（纽约大学） ； Prescient Design ； CIFAR LMB
Comments EMNLP Findings 2025 Camera Ready
Submodular Context Partitioning and Compression for In-Context Learning
机构 * New York University（纽约大学） ； University of Washington Seattle（华盛顿大学西雅图分校） ； University of Maryland College Park（马里兰大学学院市分校）
Stochastic Interpolants: A Unifying Framework for Flows and Diffusions
机构 * Center for Cosmology and Particle Physics New York University（纽约大学宇宙与粒子物理中心） ； Courant Institute of Mathematical Sciences New York University（纽约大学数学科学学院）
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