#Preference

13 статьи
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

D-STEER: Двухсторонний контроль за поведением в области безопасности, создаваемым ДПО в пространстве активации

arXiv: 2512.11838v2 Annuales Type: заменить резюме: Preference- post-training models's Language, но более безопасные результаты не показывают того, как это изменение представлено внутри страны или нас...

arXiv Machine Learning
3
Читать
arXiv NLP
arXiv NLP

От Pareto к Preference: индивидуализированная оценка времени испытаний с помощью амортизированного агентного политического открытия

arXiv: 2610,09684v 1 Annuales Type: New Humber: TTS-timplementation (TTSS) расширяет возможности для рассуждения моделей с большим языком путем выделения дополнительных вычислений. Существующие подход...

arXiv NLP
3
Читать
arXiv Computer Vision
arXiv Computer Vision

Оптимизация геометрии-программы для оптимизации текстовых и иммунных моделей диффузии

arXiv: 2610,04980v 1 Annuales Type: New Habstratement: Preference controduction стал стандартной практикой для моделей распространения текстов на основе изображений. Прямая оптимизация привязки (ОДП) ...

arXiv Computer Vision
3
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Меньшие модели, лучше отбраковывать: перегонки с преференциями

arXiv: 26009,38987v1 Annuate Type: New Habstratement: Preference Distillation обычно рассматривает ответ учителя как предпочтительный, а собственный ответ студента - как отклоненный. Это предполагает,...

arXiv Machine Learning
7
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Сбалансирование конфиденциальности, полезности и безопасности при согласовании LLM с помощью оптимизации преференций

arXiv:2608.30141v1 Annualce Type: cross recordre: Preference Logustication широко используется для приведения моделей большого языка в соответствие с человеческими предпочтениями, но состав преференци...

arXiv Machine Learning
3
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Обучение обобщению пользовательской информации для персонализированного обучения подкреплению из обратной связи человека

arXiv:2507.13579v4 По мере расширения повседневных случаев использования ИИ-помощников большой языковой модели (LLM) становится все более важным персонализировать ответы, чтобы соответствовать предпоч...

arXiv Machine Learning
3
Читать
arXiv AI
arXiv AI

Размышления о предпочтениях при неопределённости в моделях большого языка

arXiv:2608.18631v1 По мере того, как крупные языковые модели превращаются в агентов принятия решений, способность рассуждать о предпочтениях становится фундаментальной для выравнивания, координации и ...

arXiv AI
2
Читать
arXiv Computer Vision
arXiv Computer Vision

PEA-DPO: Оптимизация прямых предпочтений для MLLM

arXiv:2608.19598v1 Announce Type: new Abstract: Direct Preference Optimization (DPO) появилась в качестве эффективного подхода для согласования больших языковых моделей (LLM) с предпочтениями человека...

arXiv Computer Vision
4
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Data-DPO: Direct Preference Optimization for Target Model Data Selection in LLM Post-Training

arXiv:2608.16926v1 Announce Type: new Abstract: Data selection in supervised fine-tuning aims to select a small set of effective samples from large-scale candidate data, reducing training cost while p...

arXiv Machine Learning
4
Читать
arXiv Computer Vision
arXiv Computer Vision

VA-Judger: Reward Modeling from Human Preference Feedback for Joint Video-Audio Generation

arXiv:2608.18607v1 Announce Type: new Abstract: Using reinforcement learning to post-train joint video-audio generation models requires a reward signal. Existing methods construct this reward by combi...

arXiv Computer Vision
3
Читать
arXiv NLP
arXiv NLP

Preference Is Not Intervention: The Structure and Stability Boundaries of Reader-Specific Evidence Utility

arXiv:2608.17781v1 Announce Type: new Abstract: ML systems increasingly condition decisions on downstream model identity, but this is useful only if model-specific differences form reusable structure ...

arXiv NLP
3
Читать