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2025 · 3,330 papers
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- The Role of Sparsity for Length Generalization in LLMs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The Sample Complexity of Online Strategic Decision Making with Information Asymmetry and Knowledge Transportability
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The Sharpness Disparity Principle in Transformers for Accelerating Language Model Pre-Training
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The Sparse-Plus-Low-Rank Quasi-Newton Method for Entropic-Regularized Optimal Transport
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The Surprising Agreement Between Convex Optimization Theory and Learning-Rate Scheduling for Large Model Training
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The Surprising Effectiveness of Test-Time Training for Few-Shot Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The Synergy of LLMs & RL Unlocks Offline Learning of Generalizable Language-Conditioned Policies with Low-fidelity Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The Underlying Universal Statistical Structure of Natural Datasets
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The Value of Prediction in Identifying the Worst-Off
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The dark side of the forces: assessing non-conservative force models for atomistic machine learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The impact of uncertainty on regularized learning in games
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The underlying structures of self-attention: symmetry, directionality, and emergent dynamics in Transformer training
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Theoretical Limitations of Ensembles in the Age of Overparameterization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Theoretical Performance Guarantees for Partial Domain Adaptation via Partial Optimal Transport
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Theoretical guarantees on the best-of-n alignment policy
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Theoretically Unmasking Inference Attacks Against LDP-Protected Clients in Federated Vision Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Thermalizer: Stable autoregressive neural emulation of spatiotemporal chaos
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Thickness-aware E(3)-Equivariant 3D Mesh Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Think Smarter not Harder: Adaptive Reasoning with Inference Aware Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Think Twice, Act Once: A Co-Evolution Framework of LLM and RL for Large-Scale Decision Making
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Thinking LLMs: General Instruction Following with Thought Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Three-Dimensional Trajectory Prediction with 3DMoTraj Dataset
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Tight and Fast Bounds for Multi-Label Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Tightening Causal Bounds via Covariate-Aware Optimal Transport
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Tilted Sharpness-Aware Minimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Time Series Representations with Hard-Coded Invariances
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- Time to Spike? Understanding the Representational Power of Spiking Neural Networks in Discrete Time
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Time-Aware World Model for Adaptive Prediction and Control
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Time-VLM: Exploring Multimodal Vision-Language Models for Augmented Time Series Forecasting
日本大学: 関与なし（対象大学）
- TimeBase: The Power of Minimalism in Efficient Long-term Time Series Forecasting
日本大学: 関与なし（対象大学）
- TimeBridge: Non-Stationarity Matters for Long-term Time Series Forecasting
日本大学: 関与なし（対象大学）
- TimeDART: A Diffusion Autoregressive Transformer for Self-Supervised Time Series Representation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- TimeFilter: Patch-Specific Spatial-Temporal Graph Filtration for Time Series Forecasting
日本大学: 関与なし（対象大学）
- TimePoint: Accelerated Time Series Alignment via Self-Supervised Keypoint and Descriptor Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- TimePro: Efficient Multivariate Long-term Time Series Forecasting with Variable- and Time-Aware Hyper-state
日本大学: 関与なし（対象大学）
- TimeStacker: A Novel Framework with Multilevel Observation for Capturing Nonstationary Patterns in Time Series Forecasting
日本大学: 関与なし（対象大学）
- TimeStep Master: Asymmetrical Mixture of Timestep LoRA Experts for Versatile and Efficient Diffusion Models in Vision
日本大学: 関与なし（対象大学）
- TinyMIG: Transferring Generalization from Vision Foundation Models to Single-Domain Medical Imaging
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- To Each Metric Its Decoding: Post-Hoc Optimal Decision Rules of Probabilistic Hierarchical Classifiers
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- To Steer or Not to Steer? Mechanistic Error Reduction with Abstention for Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ToMA: Token Merge with Attention for Diffusion Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Token Assorted: Mixing Latent and Text Tokens for Improved Language Model Reasoning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Token Cleaning: Fine-Grained Data Selection for LLM Supervised Fine-Tuning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Token Coordinated Prompt Attention is Needed for Visual Prompting
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Token Signature: Predicting Chain-of-Thought Gains with Token Decoding Feature in Large Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- TokenSwift: Lossless Acceleration of Ultra Long Sequence Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Tokenized Bandit for LLM Decoding and Alignment
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- Tool Unlearning for Tool-Augmented LLMs
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- TopInG: Topologically Interpretable Graph Learning via Persistent Rationale Filtration
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- TopoTune: A Framework for Generalized Combinatorial Complex Neural Networks
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- Topological Signatures of Adversaries in Multimodal Alignments
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- Topology-Aware Dynamic Reweighting for Distribution Shifts on Graph
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- Topology-aware Neural Flux Prediction Guided by Physics
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- Toward Data-centric Directed Graph Learning: An Entropy-driven Approach
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Toward Efficient Kernel-Based Solvers for Nonlinear PDEs
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- Toward Robust Hyper-Detailed Image Captioning: A Multiagent Approach and Dual Evaluation Metrics for Factuality and Coverage
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- Toward a Unified Theory of Gradient Descent under Generalized Smoothness
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- Towards Attributions of Input Variables in a Coalition
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- Towards Better-than-2 Approximation for Constrained Correlation Clustering
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- Towards Black-Box Membership Inference Attack for Diffusion Models
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- Towards Cost-Effective Reward Guided Text Generation
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- Towards Efficient Online Tuning of VLM Agents via Counterfactual Soft Reinforcement Learning
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- Towards Escaping from Class Dependency Modeling for Multi-Dimensional Classification
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- Towards Global-level Mechanistic Interpretability: A Perspective of Modular Circuits of Large Language Models
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- Towards Graph Foundation Models: Learning Generalities Across Graphs via Task-Trees
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- Towards LLM Unlearning Resilient to Relearning Attacks: A Sharpness-Aware Minimization Perspective and Beyond
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- Towards Learning to Complete Anything in Lidar
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- Towards Lifelong Model Editing via Simulating Ideal Editor
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- Towards Memorization Estimation: Fast, Formal and Free
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- Towards Practical Defect-Focused Automated Code Review
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- Towards Rationale-Answer Alignment of LVLMs via Self-Rationale Calibration
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- Towards Robust Influence Functions with Flat Validation Minima
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- Towards Robustness and Explainability of Automatic Algorithm Selection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Towards Theoretical Understanding of Sequential Decision Making with Preference Feedback
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Towards Trustworthy Federated Learning with Untrusted Participants
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- Towards Understanding Catastrophic Forgetting in Two-layer Convolutional Neural Networks
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- Towards Understanding Fine-Tuning Mechanisms of LLMs via Circuit Analysis
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- Towards Understanding Gradient Dynamics of the Sliced-Wasserstein Distance via Critical Point Analysis
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Towards Understanding Parametric Generalized Category Discovery on Graphs
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- Towards Universal Offline Black-Box Optimization via Learning Language Model Embeddings
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- Towards World Simulator: Crafting Physical Commonsense-Based Benchmark for Video Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Towards a Formal Theory of Representational Compositionality
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Towards a General Time Series Forecasting Model with Unified Representation and Adaptive Transfer
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- Towards a Mechanistic Explanation of Diffusion Model Generalization
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- Towards a Unified Framework of Clustering-based Anomaly Detection
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- Towards an Explainable Comparison and Alignment of Feature Embeddings
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Towards characterizing the value of edge embeddings in Graph Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Towards flexible perception with visual memory
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Towards scientific discovery with dictionary learning: Extracting biological concepts from microscopy foundation models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Towards the Causal Complete Cause of Multi-Modal Representation Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Towards the Efficient Inference by Incorporating Automated Computational Phenotypes under Covariate Shift
日本大学: 関与なし（対象大学）
- TraceGrad: a Framework Learning Expressive SO(3)-equivariant Non-linear Representations for Electronic-Structure Hamiltonian Prediction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Tracking Most Significant Shifts in Infinite-Armed Bandits
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Tracking The Best Expert Privately
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Tractable Transformers for Flexible Conditional Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Train for the Worst, Plan for the Best: Understanding Token Ordering in Masked Diffusions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Training Deep Learning Models with Norm-Constrained LMOs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Training Diffusion-based Generative Models with Limited Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Training Dynamics of In-Context Learning in Linear Attention
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Training Flexible Models of Genetic Variant Effects from Functional Annotations using Accelerated Linear Algebra
日本大学: 関与なし（対象大学）