Sequential Statistical Methods for Reliable Machine Learning
Méthodes statistiques séquentielles pour un apprentissage automatique fiable
★
★
★
★
☆
4/5
Simons Institute for the Theory of Computing
@simonsinstitute
LabOS: The AI-XR Co-Scientist That Sees and Works With Humans
LabOS: Le co-scientifique IA-XR qui voit et travaille avec les humains
★
★
★
★
☆
4/5
Grounding Diffusion Models: The Path to Reliable Synthesis Without Hallucination
Ancrer les modèles de diffusion : La voie vers une synthèse fiable sans hallucination
★
★
★
★
☆
4/5
Weak Poincaré Inequalities and Mixing from Non-Worst-Case Initializations
Inégalités de Poincaré faibles et mélange à partir d'initialisations non-pire cas
★
★
★
★
☆
4/5
Large scale consequences of non-negative Ollivier-Ricci curvature
Conséquences à grande échelle de la courbure d'Ollivier-Ricci non négative
★
★
★
★
★
5/5
Aldous' spectral gap phenomenon for the KMP model
Le phénomène de trou spectral d'Aldous pour le modèle KMP
★
★
★
★
☆
4/5
Sampling from spherical spin glasses: diffusions and simulated annealing
Échantillonnage à partir de verres de spin sphériques : diffusions et recuit simulé
★
★
★
★
☆
4/5
A computational phase transition for learning-to-sample from Ising models
Une transition de phase computationnelle pour apprendre à échantillonner à partir de modèles d'Ising
★
★
★
★
☆
4/5
What Really Separates Autoregression and Diffusion? A Synthesis and Path Beyond
Ce qui sépare vraiment l'autorégression et la diffusion ? Une synthèse et une voie au-delà
★
★
★
★
★
5/5
Score-Based Generative Modeling without Diffusion: Langevin MCMC All the Way
Modélisation générative par score sans diffusion : MCMC de Langevin en continu
★
★
★
★
☆
4/5
Signed Rectified Flow: Negativity-Controlled Generation
Signed Rectified Flow : génération avec contrôle de négativité
★
★
★
★
☆
4/5
Rare event analysis via stochastic optimal control
Analyse des événements rares via le contrôle optimal stochastique
★
★
★
★
☆
4/5
How to Build a Modern Diffusion Language Model
Comment construire un modèle de langage à diffusion moderne
★
★
★
★
☆
4/5
Diffusion in RL and robotics: how expressive policies changed how we use continuous actions
Diffusion en RL et robotique : comment les politiques expressives ont changé notre utilisation des actions continues
★
★
★
★
☆
4/5
Compositional Reasoning with Diffusion Models
Raisonnement compositionnel avec des modèles de diffusion
★
★
★
★
☆
4/5
Windowed thinning and query complexity for the bouncy particle and Zigzag samplers
Éclaircissage par fenêtres et complexité de requête pour les échantillonneurs de particules rebondissantes et en zigzag
★
★
★
★
☆
4/5
Understanding and enhancing diffusion model: a quantification of its generalizability, and a...
Comprendre et améliorer le modèle de diffusion : une quantification de sa généralisabilité, et une...
★
★
★
★
☆
4/5
Talk by Kirill Neklyudov (University of Montreal)
Conférence de Kyrylo Nikulov (Université de Montréal)
★
★
★
★
☆
4/5
Sampling from the Sherrington-Kirkpatrick model up to β＜1/2
Échantillonnage du modèle de Sherrington-Kirkpatrick jusqu'à β＜1/2
★
★
★
★
☆
4/5
Optimal Inference Schedules for Masked Diffusion Models
Programmes d'inférence optimaux pour les modèles de diffusion masqués
★
★
★
★
☆
4/5
Inference-Time Algorithms: A Theoretical Lens on Tractability and Error Propagation
Algorithmes au moment de l'inférence : une perspective théorique sur la traitabilité et la propagation des erreurs
★
★
★
★
☆
4/5
Global selection, local completion: a probabilistic anatomy of diffusion U-Net
Sélection globale, complétion locale : anatomie probabiliste d’un U-Net de diffusion
★
★
★
★
☆
4/5
A new class of algorithms for trajectory inference
Une nouvelle classe d'algorithmes pour l'inférence de trajectoires
★
★
★
★
☆
4/5
Stochastic dynamics as a proof technique
La dynamique stochastique comme technique de preuve
★
★
★
★
☆
4/5
Finite-particles rates for drifting models
Taux de particules finies pour les modèles à dérive
★
★
★
★
☆
4/5
Efficient Reinforcement Learning for Diffusion Models
Apprentissage par renforcement efficace pour les modèles de diffusion
★
★
★
★
☆
4/5
High-Accuracy Sampling for Diffusion Models and Log-Concave Distributions
Échantillonnage de haute précision pour les modèles de diffusion et les distributions log-concaves
★
★
★
★
☆
4/5
Talk by Hsin-Yuan Huang (Oratomic, Caltech)
Conférence de Hsin-Yuan Huang (Oratomic, Caltech)
★
★
★
★
☆
4/5
Quantum architecture for utility scale with HPC, AI and Quantum
Architecture quantique à l'échelle utilitaire avec HPC, IA et Quantique
★
★
★
★
☆
4/5
Ground Energy estimation of Quantum Impurity model is in BQP
Estimation de l'énergie fondamentale du modèle d'impureté quantique dans BQP
★
★
★
★
☆
4/5
Constant depth pseudoentanglement - Shallow circuits, deep backstory
Pseudo-intrication en profondeur constante : circuits peu profonds, coulisses approfondies
★
★
★
★
☆
4/5
Gap Amplification for Local Hamiltonians with Combinatorial Soundness
Amplification de gap pour les hamiltoniens locaux avec solidité combinatoire
★
★
★
★
☆
4/5
Efficient Quantum Algorithm for Heisenberg Spin Systems
Algorithme quantique efficace pour les systèmes de spins de Heisenberg
★
★
★
★
☆
4/5
Building a Quantum Computer with QLDPC Codes
Construire un ordinateur quantique avec des codes QLDPC
★
★
★
★
☆
4/5