Skip to main content

Skills في هذا المستودع

ADu2021/skillXiv - الصفحة ٢٠

جمع SkillsMP عدد ١٬٢٢٨ من skills من ADu2021/skillXiv. افتح أي skill لمراجعة مصدره وتفاصيله.

ADu2021/skillXiv

عرض ٤٠ من أصل ١٬٢٢٨ skills مجمعة.

المهنة
علماء البيانات
الوصف

Compact Mentalese symbolic format trained via SFT, then refined with SLPO (Shorter Length Preference Optimization) to reward concise correct solutions without over-penalizing necessarily long reasoning. Compress reasoning while maintaining accuracy.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
محللو أمن المعلومات
الوصف

Detect safety violations in mobile GUI agents using dual mechanisms: formal verification rules for system-level risks (privilege escalation, credential exposure) and VLM-based contextual judges evaluating action appropriateness, achieving 10-30% safety…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Enable reasoning models to adaptively switch between fast direct responses and slow detailed reasoning, reducing token consumption by 15-40% while maintaining accuracy through dual-mode fine-tuning.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Diagnose and prevent over-searching—unnecessary search invocations that degrade LLM performance and waste tokens. Framework introduces Tokens Per Correctness (TPC) metric and OverSearchQA dataset to train models that know when NOT to search. Teaches agents to…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Extract and manipulate internal progress vectors in reasoning models to accelerate thinking phases while maintaining answer quality, achieving 80%+ improvements in token efficiency.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

A 3B unified model combining image understanding, text-to-image generation, and image editing end-to-end rather than as separate frozen components. Use when you need a single efficient model for multiple vision-language tasks without the overhead of separate…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Weight distillation loss by student pass rate using Beta kernel: suppress mastered (high pass rate) and intractable (low pass rate) problems, prioritize intermediate zone where learning signal is richest.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Improves LLM-based evolutionary search by addressing context pollution, mode collapse, and weak collaboration through hierarchical context management, momentum-based backtracking, and adaptive sampling policies.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

PaCoRe: Learning to Scale Test-Time Compute with Parallel Coordinated Reasoning. From arXiv:2601.05593

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Verify solution quality through pairwise comparison rather than pointwise scoring. Implement topology coverage and Swiss refinement to allocate verification compute to uncertain pairs, improving calibration and reducing verification overhead.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء أبحاث الحوسبة والمعلومات
الوصف

Writing effective rebuttals is a high-stakes task that demands more than linguistic fluency, as it requires precise alignment between reviewer intent and manuscript details. Current solutions typically treat this as a direct-to-text generation problem,…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء أبحاث الحوسبة والمعلومات
الوصف

Advanced reasoning approach for optimizing inference efficiency through meta-cognitive planning, enabling agents to make better decisions with reduced computational overhead.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Monitor parallel reasoning branches via 2D probing—periodically extracting intermediate answers to detect consensus and prune divergent branches. Reduces token cost by 25%+ while maintaining accuracy without requiring model retraining.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Train language models to explore multiple reasoning paths simultaneously via reinforcement learning. Uses progressive curriculum learning to address cold-start problems, enabling 8.4% accuracy gains over sequential reasoning on complex mathematical tasks.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Linear RNN architecture enabling efficient parallel computation over directed acyclic graphs with stabilization modes for long-range dependencies without sequential traversal.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Generate 3D objects with explicit part structures enabling compositional editing and animation. Decouples structure planning from geometry synthesis using two stages: autoregressive bounding box generation and part-aware refinement.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Generates semantically-meaningful 3D parts from single images via compositional diffusion transformers with part-level identity and local-global attention.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء أبحاث الحوسبة والمعلومات
الوصف

Use Pass@k as the reward metric in RL training to balance exploration and exploitation, enabling models to learn diverse sampling strategies while maintaining correctness.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Improve post-RL performance by reweighting SFT loss using importance sampling. Prioritize training examples that match the target policy distribution, not the behavior policy. Achieves 14.6% Pass@8 gains on AIME.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
محللو ضمان جودة البرمجيات والمختبرون
الوصف

Systematic evaluation toolkit for assessing large language models across multiple dimensions, enabling comprehensive benchmarking of agent capabilities and comparative analysis of model performance.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء أبحاث الحوسبة والمعلومات
الوصف

Comprehensively evaluate 12+ parameter-efficient fine-tuning methods for RL with Verifiable Rewards (RLVR). Show DoRA/AdaLoRA outperform LoRA, SVD-based methods fail on RL, extreme reduction creates bottlenecks—providing empirical evidence that…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Enable language models to actively manage their context using memory tools (read, index, note-take, delete). Models receive agency to self-engineer context rather than passively consume pre-staged information, maintaining compact high-quality reasoning states…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Optimize multimodal LLMs by directly targeting perception errors using KL-divergence based perception loss, improving visual reasoning by 8-19% on vision-dependent tasks. Integrates perception-aware signals into policy gradients without relying solely on…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Enable language models to reason over extremely long contexts (128K tokens) by encoding context into lightweight LoRA adapters during test time, achieving 20% performance improvements without full model retraining.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Method to identify and manipulate interpretable directions in model activation space corresponding to personality traits. Enables real-time monitoring of trait drift and preventive steering to mitigate unwanted behavioral shifts in language models.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Optimize sampling budget allocation for self-consistency inference by treating trajectory allocation as a crowdsourcing problem. Introduce self-consistency rate (agreement with infinite-budget consensus) as optimization target. Offline setting uses Optimistic…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Physical principles are fundamental to realistic visual simulation, but remain a significant oversight in transformer-based video generation. This gap highlights a critical limitation in rendering rigid body motion, a core tenet of classical mechanics. While…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء أبحاث الحوسبة والمعلومات
الوصف

Apply reinforcement learning to flow-based VLA models by modeling denoising as an MDP and converting ODEs to SDEs, enabling efficient policy optimization for robotic control without expensive supervised fine-tuning data collection.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Accelerate diffusion transformers through training-free sparse attention combining exact computation for critical blocks with efficient approximation for non-critical ones. Achieves 2-3× speedup without retraining.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Enhance Masked Autoencoders through three algorithmic improvements: deeper decoders enabling semantic-focused encoding, larger masking blocks providing richer context, and multiple class tokens capturing diverse global properties. Combine with 2B web-crawled…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Decompose complex queries into sub-questions and allocate computational budgets adaptively based on estimated difficulty, achieving 70% accuracy improvements and 39% token reduction without retraining.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Develop reasoning capabilities in multimodal models through interactive gameplay rather than supervised learning, achieving superior transfer to diverse reasoning tasks.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Generate spatially and temporally coherent multi-view video through autoregressive conditioning with camera-guided retrieval and progressive context scaling. Enable long-video generation maintaining spatio-temporal memory across viewpoint changes.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Improve LLM training stability and generalization by reparameterizing weight matrices as orthogonal transformations, achieving better perplexity than AdamW with fewer trainable parameters.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Use language models as optimizers to iteratively improve complex systems (prompts, code, agent policies) through noisy feedback and sampling. POLCA maintains a priority queue of candidates, explores with epsilon-nets, and learns meta-insights from trial…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Learn generalizable reward models via unsupervised policy discrimination: pretraining models to distinguish between different policies enables efficient adaptation to human preferences and strong RLHF performance.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Remove deep layers during context encoding (prefill) while keeping them for token generation (decode). Identifies layer importance asymmetry via virtual gates; achieves 1.37x prefill speedup without retraining on any pre-trained model.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Improve speculative decoding throughput by employing position-specialized draft layers that handle position-specific error accumulation patterns.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Train LLM agents via multi-turn reinforcement learning by systematically optimizing environment complexity, reward signals, and policy initialization. Use curriculum learning, dense verified rewards, and domain-specific SFT for reliable agent convergence…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Optimize text-to-image models using pairwise preference comparisons instead of pointwise rewards, eliminating normalization instability and reward hacking while providing fine-grained image quality differentiation

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
عرض ٤٠ من أصل ١٬٢٢٨ skills مجمعة.