Skip to main content

Skills في هذا المستودع

ADu2021/skillXiv - الصفحة ٥

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

Dynamically modulate reasoning depth at test time using alpha moments and Bernoulli scheduling to optimize inference speed-quality tradeoffs without retraining.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء أبحاث الحوسبة والمعلومات
الوصف

Enable LLMs to solve complex problems through multi-turn agentic reasoning with tool-assisted verification and iterative refinement loops. Trigger: improve reasoning reliability on long-horizon tasks by combining RL with verification.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Use meta-learning to automatically balance Supervised Fine-Tuning and Reinforcement Learning signals, treating SFT and RL as complementary rewards in a unified single-stage training framework.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Implements A^3-Bench from arXiv:2601.09274

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Evaluate language models using open-ended answer generation and semantic matching instead of multiple choice, eliminating test-taking shortcuts and achieving near-perfect alignment with human judgment.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Automate sub-agent creation by treating agents as dynamically creatable executors defined by four-tuple abstraction (Instruction, Context, Tools, Model), enabling flexible delegation and cost-aware routing for complex multi-step tasks.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Accelerate diffusion language model inference by dynamically adjusting parallel tokens per step using a small auxiliary autoregressive model, achieving substantial throughput gains.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء أبحاث الحوسبة والمعلومات
الوصف

Enable LLM agents to autonomously retrieve information across multiple granularities using keyword search, semantic search, and chunk read tools. Simple ReAct-based loop with hierarchical interfaces outperforms dense retrieval by allowing adaptive information…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Route generation dynamically based on relative model advantage for 2× latency reduction in reasoning. Arbitrage learns when draft models excel versus when target models are worthwhile—critical for balancing cost and quality in long reasoning chains.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Reduces inference cost by compressing context into continuous representations using a separate encoder. Generates 4-8x fewer representations than token embeddings while maintaining model performance. Works with any decoder LLM without modification or…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Scale RL training to large models through decoupled rollout and training workers with controlled data staleness.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Calibrate exploration effort in reasoning traces based on problem difficulty by detecting high-entropy windows and applying hierarchical entropy rewards. Reduces unnecessary reasoning on easy tasks while increasing exploration on hard tasks.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Reduce policy gradient variance in language agent training by aggregating rewards in semantic intention space, enabling 9.95% average performance gains across downstream tasks without exponential action space explosion.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Build reusable skill libraries for mathematical reasoning through hierarchical RL. Maintain a high-level skills manager that summarizes successful solution traces and selects relevant strategies to condition future rollouts.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Agentic reward model framework enabling active tool invocation (cropping, retrieval, validation) to ground judgments in verifiable evidence, using multi-stage GRPO with adaptive reward shaping for systematic evidence-based evaluation.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Comprehensive empirical study recommending model-specific test-time scaling strategies (majority voting, first-finish search) across eight LLMs based on architectural family, problem difficulty, and compute budget rather than universal approaches.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Train LLMs to effectively integrate tools through advantage shaping, directly modifying advantage functions to guide policy without compromising training stability.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Recent advances in agentic Large Language Models (LLMs) have positioned them as generalist planners capable of reasoning and acting across diverse tasks. However, existing agent benchmarks largely focus on symbolic or weakly grounded environments, leaving…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Optimize multi-turn agent policies via entropy-guided tree expansion and turn-level credit assignment. AT²PO addresses exploration diversity, sparse credit signal, and policy misalignment problems in LLM agents through structured tree search and turn-aware…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Adaptive framework for dynamically selecting optimal model-tool combinations in multi-domain reasoning, using cluster-based routing and reinforcement learning for improved agent reasoning across diverse tasks.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Decompose agent reasoning into atomic thoughts guided by curriculum-based reasoning reward models, enabling multi-hop information retrieval and interpretable deep research.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Replace ratio-based clipping in GRPO with KL-divergence constraints using the KL3 estimator, improving exploration and training stability with asymmetric clipping that requires no additional computation.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Demonstrates position bias where LLMs neglect middle content while over-attending to endpoints. Proposes Attention-Driven Reranking (AttnRank) to align content with model's intrinsic attention preferences.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Replace uniform residual accumulation with depth-wise attention that selectively aggregates earlier layer representations. Improve gradient flow and model performance in deep architectures by learning content-dependent depth-wise selection.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Guide LLM exploration in reasoning tasks using attention patterns as navigation signals. This technique branches exploration from high-attention tokens (likely reasoning steps) and applies adaptive sampling to maintain effective gradients, significantly…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Identify influential texts in long contexts via attention weights using top-K filtering and context subsampling, achieving 10-20x speedup over perturbation methods.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Build fully open audio-language models supporting reasoning over speech, sound, and music with 10-minute long-form comprehension and multi-turn conversation capabilities. Use when you need to process audio modalities alongside text for complex reasoning tasks…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Generate realistic video footage of people from audio input using a unified self-attention framework, producing convincing speaker performances without domain-specific restrictions.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
محللو ضمان جودة البرمجيات والمختبرون
الوصف

Automatically generates diverse multilingual code benchmarks using LLMs, creating 3920 problems across 20 programming languages with quality assurance filtering.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Generate diverse, validated game environments automatically using domain-specific language specifications and LLM coding agents with self-repair, enabling cost-effective (≈$4/env) creation of heterogeneous test domains for evaluating cross-environment agent…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Improves LLM tool-use capabilities through automated environment construction that generates realistic feedback and verifiable rewards for RL-based training without external tools.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Train specialized LLMs to generate optimized Triton GPU kernels using RL with dual rewards for correctness and syntax compliance. 8B model achieves parity with Claude-Sonnet and DeepSeek-R1 by combining supervised fine-tuning on curated code pairs with RL…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Build LLM-driven data science agents grounded in empirical knowledge through expert knowledge base, tree search algorithms, and complexity-adaptive code generation, surpassing SOTA by 8% on MLE-Bench.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Build autonomous research agents using pre-computed knowledge graphs instead of online reasoning. Extract methodological patterns from literature, organize them into structured knowledge, and enable agents to align user research intents with established…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Autoregressive U-Net operating directly on raw bytes with hierarchical multi-scale pooling for adaptive token embedding, eliminating fixed vocabularies.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Generate synthetic web environments at scale by specifying websites as Finite State Machines with explicit state transitions, then programmatically executing GUI actions to collect verified interaction trajectories. Reduces trajectory cost from $0.15–$1.00 to…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Avey architecture pairs a ranker with autoregressive processor to select relevant tokens, decoupling context window from sequence length for efficient long-range processing.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Accelerate agentic AI training by distributing task execution across clusters, achieving 14.6x speedup in experience collection and enabling practical large-scale agent development

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Stabilize off-policy RL for LLMs using adaptive clipping that dynamically rebalances positive/negative gradients and preserves entropy, improving mathematical reasoning performance vs standard PPO.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Fixes batch speculative decoding ragged tensor problem where sequences in batches accept different token counts, desynchronizing state. EQSPEC guarantees output equivalence through proper synchronization. EXSPEC reduces overhead 40% via cross-batch…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

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