Best AI papers explained

550 Epizód

1. PREFDISCO: Evaluating Proactive Personalization through Interactive Preference Discovery

   Közzétéve: 2025. 11. 12.
2. Reusing pre-training data at test time is a compute multiplier

   Közzétéve: 2025. 11. 10.
3. Scaling Agent Learning via Experience Synthesis

   Közzétéve: 2025. 11. 09.
4. Continuous Autoregressive Language Models

   Közzétéve: 2025. 11. 08.
5. Toward a Theory of Agents as Tool-Use Decision-Makers

   Közzétéve: 2025. 11. 07.
6. Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures

   Közzétéve: 2025. 11. 05.
7. GST-UNet: A Neural Framework for Spatiotemporal Causal Inference with Time-Varying Confounding

   Közzétéve: 2025. 11. 05.
8. Beyond a million tokens: benchmarking and enhancing long-term memory in llms

   Közzétéve: 2025. 11. 04.
9. Agentic Economic Modeling

   Közzétéve: 2025. 11. 03.
10. Emergent Introspective Awareness in Large Language Models

    Közzétéve: 2025. 11. 03.
11. Can Large reasoning models self-train?

    Közzétéve: 2025. 11. 01.
12. ALITA-G: Self-Evolving Generative Agent for Agent Generation

    Közzétéve: 2025. 11. 01.
13. Self-improving LLM agents at test-time

    Közzétéve: 2025. 10. 30.
14. Offline RL by Reward-Weighted Fine-Tuning for Conversation Optimization

    Közzétéve: 2025. 10. 30.
15. Language models are injective and hence invertible

    Közzétéve: 2025. 10. 30.
16. ReasoningBank: Scaling Agent Self-Evolving with Reasoning Memory

    Közzétéve: 2025. 10. 29.
17. RLAD: Training LLMs to Discover Abstractions

    Közzétéve: 2025. 10. 29.
18. How to Train Your Advisor: Steering Black-Box LLMs with ADVISOR MODELS

    Közzétéve: 2025. 10. 29.
19. Self-improving LLM agents at Test-Time

    Közzétéve: 2025. 10. 27.
20. KL-Regularized Reinforcement Learning is designed to Mode Collapse

    Közzétéve: 2025. 10. 27.