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International Conference on Learning Representations · 会议 · Machine Learning

2026-08-13 至 2026-08-13 收录 2 篇

2608.12062 2026-08-13 cs.CL cs.AI 新提交

Preference Tree Optimization: Enhancing Goal-Oriented Dialogue with Look-Ahead Simulations

偏好树优化：通过前瞻模拟增强面向目标的对话

Lior Baruch, Moshe Butman, Kfir Bar, Doron Friedman

机构 * Reichman University（赖希曼大学）； School of Computer Science（计算机科学学院）； School of Communications（传播学院）

AI总结本研究提出偏好树优化（PTO）框架，结合带前瞻的偏好树与直接偏好优化（DPO），在动机访谈领域通过虚拟患者等模拟对话生成偏好数据，训练的对话智能体在关键指标上优于基线。

Comments 13 pages, 4 figures. Accepted at an ICLR 2025 workshop

2401.04013 2026-08-13 cs.LG cond-mat.stat-mech hep-th math.PR stat.ML 版本更新

弱相关性作为基于梯度的学习系统线性化的底层原理

Ori Shem-Ur, Khen Cohen, Aviv Orly, Yaron Oz

AI总结该研究以宽神经网络等深度学习模型为对象，揭示基于梯度下降的学习系统的线性化源于假设函数导数间的弱相关性，推导了随机梯度下降训练的线性偏离界，并提出了表征随机张量渐近行为的新方法。

Comments 41 pages; 10 pages main tex; 0 figures. Aviv Orly added new results requested by the ICLR reviewers after the discussion phase had ended

Journal ref International Conference on Learning Representations (ICLR), 2026