Best AI papers explained

550 Epizód

1. Getting More Juice Out of the SFT Data: Reward Learning from Human Demonstration Improves SFT

   Közzétéve: 2025. 05. 02.
2. Self-Consuming Generative Models with Curated Data

   Közzétéve: 2025. 05. 02.
3. Bootstrapping Language Models with DPO Implicit Rewards

   Közzétéve: 2025. 05. 02.
4. DeepSeek-Prover-V2: Advancing Formal Reasoning

   Közzétéve: 2025. 05. 01.
5. THINKPRM: Data-Efficient Process Reward Models

   Közzétéve: 2025. 05. 01.
6. Societal Frameworks and LLM Alignment

   Közzétéve: 2025. 04. 29.
7. Risks from Multi-Agent Advanced AI

   Közzétéve: 2025. 04. 29.
8. Causality-Aware Alignment for Large Language Model Debiasing

   Közzétéve: 2025. 04. 29.
9. Reward Models Evaluate Consistency, Not Causality

   Közzétéve: 2025. 04. 28.
10. Causal Rewards for Large Language Model Alignment

    Közzétéve: 2025. 04. 28.
11. Sycophancy to subterfuge: Investigating reward-tampering in large language models

    Közzétéve: 2025. 04. 28.
12. Bidirectional AI Alignment

    Közzétéve: 2025. 04. 28.
13. Why Do Multi-Agent LLM Systems Fail?

    Közzétéve: 2025. 04. 27.
14. LLMs as Greedy Agents: RL Fine-tuning for Decision-Making

    Közzétéve: 2025. 04. 27.
15. LLM Feedback Loops and the Lock-in Hypothesis

    Közzétéve: 2025. 04. 27.
16. Representational Alignment Drives Effective Teaching and Learning

    Közzétéve: 2025. 04. 27.
17. Adaptive Parallel Reasoning with Language Models

    Közzétéve: 2025. 04. 27.
18. AI: Rewiring the Flow of Ideas and Human Knowledge

    Közzétéve: 2025. 04. 27.
19. Learning and Equilibrium with Ranking Feedback

    Közzétéve: 2025. 04. 27.
20. Designing Human-AI Collaboration: A Sufficient-Statistic Approach

    Közzétéve: 2025. 04. 27.