A General Theoretical Paradigm to Understand Learning from Human Preferences
Mohammad Gheshlaghi Azar, Mark Rowland, Bilal Piot, Daniel Guo, Daniele Calandriello, Michal Valko et al. · arXiv: 2310.12036v1 · Page du résumé
Un dossier de presse pour chaque article : arXiv, revues et prépublications. Ce qui est vraiment nouveau, un détecteur de hype (relecture par les pairs, taille de l'échantillon, affirmations qui dépassent les résultats), des phrases clés citées mot pour mot, des questions à poser aux auteurs, des chercheurs qui travaillent sur le même sujet sans avoir signé l'article, et un glossaire.