Best AI papers explained
Een podcast door Enoch H. Kang
521 Afleveringen
-
Rewriting History: A Recipe for Interventional Analyses to Study Data Effects on Model Behavior
Gepubliceerd: 22-10-2025 -
A Definition of AGI
Gepubliceerd: 22-10-2025 -
Provably Learning from Language Feedback
Gepubliceerd: 21-10-2025 -
In-Context Learning for Pure Exploration
Gepubliceerd: 21-10-2025 -
On the Role of Preference Variance in Preference Optimization
Gepubliceerd: 20-10-2025 -
Training LLM Agents to Empower Humans
Gepubliceerd: 20-10-2025 -
Richard Sutton Declares LLMs a Dead End
Gepubliceerd: 20-10-2025 -
Demystifying Reinforcement Learning in Agentic Reasoning
Gepubliceerd: 19-10-2025 -
Emergent coordination in multi-agent language models
Gepubliceerd: 19-10-2025 -
Learning-to-measure: in-context active feature acquisition
Gepubliceerd: 19-10-2025 -
Andrej Karpathy's insights: AGI, Intelligence, and Evolution
Gepubliceerd: 19-10-2025 -
Front-Loading Reasoning: The Synergy between Pretraining and Post-Training Data
Gepubliceerd: 18-10-2025 -
Representation-Based Exploration for Language Models: From Test-Time to Post-Training
Gepubliceerd: 18-10-2025 -
The attacker moves second: stronger adaptive attacks bypass defenses against LLM jail- Breaks and prompt injections
Gepubliceerd: 18-10-2025 -
When can in-context learning generalize out of task distribution?
Gepubliceerd: 16-10-2025 -
The Art of Scaling Reinforcement Learning Compute for LLMs
Gepubliceerd: 16-10-2025 -
A small number of samples can poison LLMs of any size
Gepubliceerd: 16-10-2025 -
Dual Goal Representations
Gepubliceerd: 14-10-2025 -
Welcome to the Era of Experience
Gepubliceerd: 14-10-2025 -
Value Flows: Flow-Based Distributional Reinforcement Learning
Gepubliceerd: 14-10-2025
Cut through the noise. We curate and break down the most important AI papers so you don’t have to.
