Documents dont l'auteur est "Huang, Jerry"
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Un nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Communication écrite
Huang, J., Lu, P., Zeng, Q., Iwasawa, Y., Matsuo, Y., Anbil Parthipan, S. C., Marrese-Taylor, E., & Li, I. (mars 2026). Investigating the Multilingual Calibration Effects of Language Model Instruction Tuning [Communication écrite]. 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL 2026), Rabat, Morocco. Lien externe
Huang, J., Parthasarathi, P., Rezagholizadeh, M., Chen, B., & Anbil Parthipan, S. C. (juillet 2025). Do Robot Snakes Dream like Electric Sheep? Investigating the Effects of Architectural Inductive Biases on Hallucination [Communication écrite]. Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2025, Vienna, Austria. Lien externe
Malviya, P., Huang, J., Baratin, A., Fournier, Q., & Anbil Parthipan, S. C. (août 2025). Manifold metric: a loss landscape approach for predicting model performance [Communication écrite]. 4th Conference on Lifelong Learning Agents (CoLLAs 2025), Philadelphia, PA, USA. Publié dans Proceedings of Machine Learning Research, 330. Lien externe
Huang, J., Parthasarathi, P., Rezagholizadeh, M., & Anbil Parthipan, S. C. (novembre 2024). Context-Aware Assistant Selection for Improved Inference Acceleration with Large Language Models [Communication écrite]. Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Miami, Florida, USA. Lien externe
Prato, G., Huang, J., Parthasarathi, P., Sodhani, S., & Anbil Parthipan, S. C. (novembre 2024). Do Large Language Models Know How Much They Know? [Communication écrite]. Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2024), Miami, FL, USA. Lien externe
Résumé
Prato, G., Huang, J., Parthasarathi, P., Sodhani, S., & Anbil Parthipan, S. C. (décembre 2023). EpiK-Eval: Evaluation for Language Models as Epistemic Models [Résumé]. Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Singapore, Singapore. Lien externe
Présentation
Anbil Parthipan, S. C., Huang, J., Iwasawa, Y., Li, I., Lu, P., Marrese-Taylor, E., Matsuo, Y., & Zeng, Q. (mars 2026). Investigating the Multilingual Calibration Effects of Language Model Instruction Tuning [Présentation]. Dans 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL 2026), Rabat, Morocco. Lien externe