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- Position: The Future of Bayesian Prediction Is Prior-Fitted
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Position: The Most Expensive Part of an LLM *should* be its Training Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Position: The Right to AI
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Position: Theory of Mind Benchmarks are Broken for Large Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Position: Truly Self-Improving Agents Require Intrinsic Metacognitive Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Position: Trustworthy AI Agents Require the Integration of Large Language Models and Formal Methods
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Position: Uncertainty Quantification Needs Reassessment for Large Language Model Agents
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Position: We Can’t Understand AI Using our Existing Vocabulary
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Position: We Need An Algorithmic Understanding of Generative AI
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Position: We Need Responsible, Application-Driven (RAD) AI Research
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Position: When Incentives Backfire, Data Stops Being Human
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Position: You Can’t Manufacture a NeRF
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Positional Attention: Expressivity and Learnability of Algorithmic Computation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Positional Encoding meets Persistent Homology on Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Positive-unlabeled AUC Maximization under Covariate Shift
日本大学: 横浜国立大学
- Posterior Inference with Diffusion Models for High-dimensional Black-box Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Potemkin Understanding in Large Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Power Mean Estimation in Stochastic Continuous Monte-Carlo Tree Search
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Pre-Training Graph Contrastive Masked Autoencoders are Strong Distillers for EEG
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Pre-training Auto-regressive Robotic Models with 4D Representations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Preconditioned Riemannian Gradient Descent Algorithm for Low-Multilinear-Rank Tensor Completion
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Predicting High-precision Depth on Low-Precision Devices Using 2D Hilbert Curves
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Predicting mutational effects on protein binding from folding energy
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Predicting the Susceptibility of Examples to Catastrophic Forgetting
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Prediction models that learn to avoid missing values
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Prediction via Shapley Value Regression
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Prediction-Aware Learning in Multi-Agent Systems
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Prediction-Powered Adaptive Shrinkage Estimation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Prediction-Powered E-Values
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Predictive Data Selection: The Data That Predicts Is the Data That Teaches
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Predictive Performance of Deep Quantum Data Re-uploading Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Preference Adaptive and Sequential Text-to-Image Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Preference Controllable Reinforcement Learning with Advanced Multi-Objective Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Preference Learning for AI Alignment: a Causal Perspective
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Preference Optimization for Combinatorial Optimization Problems
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Preference learning made easy: Everything should be understood through win rate
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Preference-CFR: Beyond Nash Equilibrium for Better Game Strategies
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Premise-Augmented Reasoning Chains Improve Error Identification in Math reasoning with LLMs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Preserving AUC Fairness in Learning with Noisy Protected Groups
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Pretraining Generative Flow Networks with Inexpensive Rewards for Molecular Graph Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Prices, Bids, Values: One ML-Powered Combinatorial Auction to Rule Them All
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Primal-Dual Neural Algorithmic Reasoning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Primitive Vision: Improving Diagram Understanding in MLLMs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Primphormer: Efficient Graph Transformers with Primal Representations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Principal-Agent Bandit Games with Self-Interested and Exploratory Learning Agents
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Principled Algorithms for Optimizing Generalized Metrics in Binary Classification
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Principled Data Selection for Alignment: The Hidden Risks of Difficult Examples
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Prior Knowledge Guided Neural Architecture Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Privacy Amplification Through Synthetic Data: Insights from Linear Regression
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Privacy Amplification by Structured Subsampling for Deep Differentially Private Time Series Forecasting
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Privacy Attacks on Image AutoRegressive Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Privacy-Preserving Federated Convex Optimization: Balancing Partial-Participation and Efficiency via Noise Cancellation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Privacy-Shielded Image Compression: Defending Against Exploitation from Vision-Language Pretrained Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Private Federated Learning using Preference-Optimized Synthetic Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Private Lossless Multiple Release
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Private Model Personalization Revisited
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ProDiff: Prototype-Guided Diffusion for Minimal Information Trajectory Imputation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ProSec: Fortifying Code LLMs with Proactive Security Alignment
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Proactive Agents for Multi-Turn Text-to-Image Generation Under Uncertainty
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Probabilistic Factorial Experimental Design for Combinatorial Interventions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Probabilistic Group Mask Guided Discrete Optimization for Incremental Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Probabilistic Interactive 3D Segmentation with Hierarchical Neural Processes
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Probably Approximately Global Robustness Certification
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Probing Visual Language Priors in VLMs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Procurement Auctions via Approximately Optimal Submodular Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Product of Experts with LLMs: Boosting Performance on ARC Is a Matter of Perspective
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Programming Every Example: Lifting Pre-training Data Quality Like Experts at Scale
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Progressive Tempering Sampler with Diffusion
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Progressively Label Enhancement for Large Language Model Alignment
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Projection Optimization: A General Framework for Multi-Objective and Multi-Group RLHF
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Projection Pursuit Density Ratio Estimation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Promoting Ensemble Diversity with Interactive Bayesian Distributional Robustness for Fine-tuning Foundation Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Prompt-based Depth Pruning of Large Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Prompt-to-Leaderboard: Prompt-Adaptive LLM Evaluations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ProofAug: Efficient Neural Theorem Proving via Fine-grained Proof Structure Analysis
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Propagate and Inject: Revisiting Propagation-Based Feature Imputation for Graphs with Partially Observed Features
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Propagation of Chaos for Mean-Field Langevin Dynamics and its Application to Model Ensemble
- Proposer-Agent-Evaluator (PAE): Autonomous Skill Discovery For Foundation Model Internet Agents
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Protein Structure Tokenization: Benchmarking and New Recipe
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Proto Successor Measure: Representing the Behavior Space of an RL Agent
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Protriever: End-to-End Differentiable Protein Homology Search for Fitness Prediction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Provable Benefit of Random Permutations over Uniform Sampling in Stochastic Coordinate Descent
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Provable Benefits of Unsupervised Pre-training and Transfer Learning via Single-Index Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Provable Efficiency of Guidance in Diffusion Models for General Data Distribution
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Provable In-Context Vector Arithmetic via Retrieving Task Concepts
日本大学: 東京大学
- Provable Length Generalization in Sequence Prediction via Spectral Filtering
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Provable Maximum Entropy Manifold Exploration via Diffusion Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Provable Policy Gradient for Robust Average-Reward MDPs Beyond Rectangularity
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Provable Zero-Shot Generalization in Offline Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Provable and Practical Online Learning Rate Adaptation with Hypergradient Descent
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Provably Cost-Sensitive Adversarial Defense via Randomized Smoothing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Provably Efficient Algorithm for Best Scoring Rule Identification in Online Principal-Agent Information Acquisition
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Provably Efficient Exploration in Inverse Constrained Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Provably Efficient RL for Linear MDPs under Instantaneous Safety Constraints in Non-Convex Feature Spaces
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Provably Improving Generalization of Few-shot models with Synthetic Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Provably Near-Optimal Federated Ensemble Distillation with Negligible Overhead
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Proxy-FDA: Proxy-based Feature Distribution Alignment for Fine-tuning Vision Foundation Models without Forgetting
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Prune ’n Predict: Optimizing LLM Decision-making with Conformal Prediction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Pruning for GNNs: Lower Complexity with Comparable Expressiveness
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Putnam-AXIOM: A Functional & Static Benchmark for Measuring Higher Level Mathematical Reasoning in LLMs
日本大学: 関与なし（対象大学）