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2020年–今天
2024 [第13条] 卢卡·索尔达尼 , 罗德尼·金尼 , Akshita学院 , 达斯汀·施文克 , 大卫·阿特金森 , 罗素·奥图尔 , 本·博金 , Khyathi Raghavi Chandu公司 , 詹妮弗·杜马斯 , 亚奈·埃拉扎尔 , 瓦伦丁·霍夫曼 , Ananya Harsh贾 , 萨钦·库马尔 , 李露西 , 新溪柳 , 内森·兰伯特 , 伊恩·马格努森 , 雅各布·莫里森 , 尼古拉斯·穆尼霍夫 , Aakanksha Naik公司 , Crystal Nam公司 , 马修·彼得斯 , 阿比拉莎·拉维坎德 , 凯尔·理查森 , 泽江沈 , 艾玛·斯特鲁贝尔 , Nishant Subramani公司 , 奥文德·塔夫乔德 , 埃文·皮特·沃尔什 , 卢克·泽特莫耶 , 诺亚·A·史密斯 , Hannaneh Hajishirzi公司 , 伊兹·贝尔塔基 , 德克·格罗内维尔德 , 杰西·道奇 , 凯尔·洛 :
Dolma:一个用于语言模型预训练研究的三万亿标记的开放语料库。 ACL(1) 2024 : 15725-15788 [第12条] 本·博金 , 什万舒·古普塔 , 彼得·克拉克 , 阿什什·萨巴瓦尔 :
利用代码改进语义分析的上下文学习。 NAACL-HLT公司 2024 : 4971-5012 [i19] 卢卡·索尔达尼 , 罗德尼·金尼 , Akshita学院 , 达斯汀·施文克 , 大卫·阿特金森 , 罗素·奥图尔 , 本·博金 , Khyathi Raghavi Chandu公司 , 詹妮弗·杜马斯 , 亚奈·埃拉扎尔 , 瓦伦丁·霍夫曼 , Ananya Harsh贾 , 萨钦·库马尔 , 李露西 , 新溪柳 , 内森·兰伯特 , 伊恩·马格努森 , 雅各布·莫里森 , 尼古拉斯·穆尼霍夫 , Aakanksha Naik公司 , Crystal Nam公司 , 马修·彼得斯 , 阿比拉莎·拉维坎德 , 凯尔·理查森 , 泽江沈 , 艾玛·斯特鲁贝尔 , Nishant Subramani公司 , 奥文德·塔夫乔德 , 皮特·沃尔什 , 卢克·泽特莫耶 , 诺亚·A·史密斯 , Hannaneh Hajishirzi公司 , 伊兹·贝尔塔基 , 德克·格罗内维尔德 , 杰西·道奇 , 凯尔·洛 :
Dolma:一个用于语言模型预训练研究的三万亿标记的开放语料库。 CoRR公司 abs/2402.00159 ( 2024 ) [i18] 中村泰史 , 马扬克·米什拉 , 西蒙·泰德斯基 , 叶坤柴 , 杰森·斯蒂勒曼 , 费利克斯·弗里德里希 , Prateek Yadav公司 , 丹梅·劳德 , Minh Chien Vu公司 , 特里·岳卓 , Diganta Misra公司 , 本·博金 , 宣善武 , 马尔泽娜·卡平斯卡 , 阿纳夫·瓦尔马·丹图鲁里 , 沃伊切赫·库萨 , 托马索·弗拉内洛 , 里约横田 , 尼古拉斯·穆尼霍夫 , 苏哈斯·派伊 , 托辛·P·阿德乌米 , 维罗妮卡·莱帕拉 , 姚晓哲 , 小阿达尔贝托 , Alpay Ariyak公司 , 亚历克桑德·德罗兹德 , 乔丹·克莱夫 , 克什蒂吉·古普塔 , 陈良玉 , 戚孙 , 徐健(Ken Tsui) , 诺亚·佩尔索 , 努尔·穆斯塔法·法米 , 陈天龙 , 莫希特·班萨尔 , 尼科洛·蒙蒂 , 泰当 , 紫阳罗 , 天东埠 , 罗伯托·纳维利 , 维伦德拉·梅塔 , 马修·布伦伯格 , 维克托·梅 , 胡阮 , 桑波·皮萨洛 :
Aurora-M:第一个开源多语言语言模型,根据美国行政命令重述。 CoRR公司 abs/2404.00399 ( 2024 ) [i17] 奥里·尤兰 , 塞缪尔·约瑟夫·阿穆亚尔 , 查塔尼亚·马拉维耶 , 本·博金 , Ofir出版社 , 乔纳森·贝兰特 :
AssistantBench:Web代理可以解决现实且耗时的任务吗? CoRR公司 abs/2407.15711 ( 2024 ) 2023 [第11条] 伊泰·利维 , 本·博金 , 乔纳森·贝兰特 :
多样的演示提高了In-context合成概括。 ACL(1) 2023 : 1401-1422 [第10条] 奥里·尤兰 , 托默·沃尔夫森 , 本·博金 , 乌里·卡茨 , 丹尼尔·德伊奇 , 乔纳森·贝兰特 :
通过多元思维链上的元推理回答问题。 EMNLP公司 2023 : 5942-5966 【p1】 乔纳森·赫齐格 , 乔纳森·贝兰特 , 本·博金 :
用于合成概括的潜在树。 神经符号人工智能纲要 2023 : 631-664 [i16] 奥里·尤兰 , 托默·沃尔夫森 , 本·博金 , 乌里·卡茨 , 丹尼尔·德伊奇 , 乔纳森·贝兰特 :
通过多个思想链上的元推理回答问题。 CoRR公司 abs/2304.13007 ( 2023 ) 【i15】 本·博金 , 什万舒·古普塔 , 彼得·克拉克 , Ashish Sabharwal公司 :
利用代码改进语义分析的In-context学习。 CoRR公司 abs/2311.09519 ( 2023 ) 2022 【c9】 Elad Segal公司 , 本·博金 , 乔纳森·贝兰特 :
用较少的双模监督训练视觉语言模型。 AKBC公司 2022 【c8】 本·博金 , 什万舒·古普塔 , 乔纳森·贝兰特 :
未观察到的局部结构使合成概括变得困难。 EMNLP公司 2022 : 2731-2747 [第14条] 本·博金 , 什万舒·古普塔 , 乔纳森·贝兰特 :
未观察到的局部结构使合成概括变得困难。 CoRR公司 abs/2201.05899 ( 2022 ) [i13] Elad Segal公司 , 本·博金 , 乔纳森·贝兰特 :
用较少的双模监督训练视觉语言模型。 CoRR公司 abs/2211.00262 ( 2022 ) [i12] 伊泰·利维 , 本·博金 , 乔纳森·贝兰特 :
多样的演示提高了In-context合成概括。 CoRR公司 腹肌/2212.06800 ( 2022 ) 2021 [注2] 诺姆·斯隆 , 尤纳坦·比卢 , 卡洛斯·阿尔扎特 , 罗伊·巴尔·海姆 , 本·博金 , 弗朗西丝卡·博宁 , 莱斯姆·乔申 , 埃多·科恩·卡利克 , 莉娜·丹金 , 利拉赫·埃德尔斯坦 , 利亚特·艾因·多尔 , 罗尼·弗里德曼·梅勒梅 , 阿萨夫·加夫龙 , 阿里尔·杰拉 , 马丁·格莱泽 , 谢·格雷茨 , 丹·古特弗伦德 , 阿隆·哈尔丰 , 丹尼尔·赫什科维奇 , 罗恩·胡里 , 侯玉芳 , 谢·亨梅尔 , 米查尔·贾科维 , 查尔斯·乔希姆 , 尤夫·坎特 , 尤夫·卡茨 , 大卫·科诺普尼基 , Zvi Kons公司 , 莉莉·科特勒曼 , 达莉亚·克里格 , 丹·拉哈夫 , 塔玛·拉维 , 兰·利维 , 纳夫塔利·利伯曼 , 尤西质量 , 阿米尔·门策尔 , 沙查尔·米尔金 , 盖·莫什科维奇 , Shila Ofek Koifman女士 , 马坦·奥巴赫 , 埃拉·拉宾诺维奇 , 鲁蒂·里诺特 , 斯拉瓦·谢赫特曼 , 达夫娜·谢恩瓦尔德 , 埃亚尔·什纳奇 , 伊利亚·施奈德曼 , 阿亚·索弗 , Artem Spector公司 , 本杰明·斯兹纳杰尔 , 阿萨夫·托莱多 , 奥里斯·托莱多·罗宁 , Elad Venezian公司 , 拉尼特·阿哈罗诺夫 :
自主辩论系统。 国家。 591 ( 7850 ) : 379-384 ( 2021 ) [j1] 本·博金 , 桑杰·苏布拉曼尼亚语 , 马特·加德纳 , 乔纳森·贝兰特 :
潜在成分表征提高了扎根问题回答的系统概括能力。 事务处理。 关联计算。 语言学 9 : 195-210 ( 2021 ) 【c7】 本·博金 , 什万舒·古普塔 , 马特·加德纳 , 乔纳森·贝兰特 :
COVR:一个基于真实图像的可视化合成概括的测试平台。 EMNLP(1) 2021 : 9824-9846 [i11] 莫西·哈佐姆 , 维博·马利克 , 本·博金 :
野生文本到SQL:基于堆栈交换数据的自然发生数据集。 CoRR公司 abs/2106.05006 ( 2021 ) [i10] 本·博金 , 什万舒·古普塔 , 马特·加德纳 , 乔纳森·贝兰特 :
COVR:基于真实图像的视觉基础合成概括试验台。 CoRR公司 abs/2109.10613 ( 2021 ) 2020 【c6】 桑杰·苏布拉曼尼亚语 , 本·博金 , 尼提什·古普塔 , 托默·沃尔夫森 , 萨米尔·辛格 , 乔纳森·贝兰特 , 马特·加德纳 :
从合成神经网络中获得忠实的解释。 国际计算语言学协会 2020 : 5594-5608 【c5】 马特·加德纳 , 约夫·阿尔齐 , 维多利亚·巴斯莫娃 , 乔纳森·贝兰特 , 本·博金 , 陈思浩(Sihao Chen) , Pradeep Dasigi公司 , Dheeru Dua公司 , 亚奈·埃拉扎尔 , 阿南特·戈图穆卡拉 , 尼提什·古普塔 , Hannaneh Hajishirzi公司 , 加布里埃尔·伊尔哈科 , 丹尼尔·卡沙比 , 凯文·林 , 刘江明 , 尼尔森·F·刘 , 菲比·穆尔凯尔 , 强宁 , 萨米尔·辛格 , 诺亚·A·史密斯 , 桑杰·苏布拉曼尼亚语 , Reut Tsarfaty公司 , 埃里克·华莱士 , 艾丽·张 , Ben Zhou(本周) :
通过对比集评估模型的局部决策边界。 EMNLP(调查结果) 2020 : 1307-1323 【c4】 桑杰·苏布拉曼尼亚语 , 露西·路·王 , 本·博金 , 萨钦·梅塔 , 马德琳·范·祖伦 , 斯拉文西·帕拉萨 , 萨米尔·辛格 , 马特·加德纳 , Hannaneh Hajishirzi公司 :
MedICaT:医学图像、标题和文本参考的数据集。 EMNLP(调查结果) 2020 : 2112-2120 [第九章] 马特·加德纳 , 约夫·阿尔齐 , 维多利亚·巴斯莫娃 , 乔纳森·贝兰特 , 本·博金 , 陈思浩(Sihao Chen) , Pradeep Dasigi公司 , Dheeru Dua公司 , 亚奈·埃拉扎尔 , 阿南斯·戈图穆卡拉 , 尼提什·古普塔 , 汉娜·哈吉什尔齐 , 加布里埃尔·伊尔哈科 , 丹尼尔·卡沙比 , 凯文·林 , 刘江明 , 尼尔森·F·刘 , 菲比·穆尔凯尔 , 强宁 , 萨米尔·辛格 , 诺亚·A·史密斯 , 桑杰·苏布拉曼尼亚语 , Reut Tsarfaty公司 , 埃里克·华莱士 , 艾丽·张 , Ben Zhou(本周) :
通过对比度集评估NLP模型。 CoRR公司 abs/2004.02709 ( 2020 ) [i8] 桑杰·苏布拉曼尼亚语 , 本·博金 , 尼提什·古普塔 , 托默·沃尔夫森 , 萨米尔·辛格 , 乔纳森·贝兰特 , 马特·加德纳 :
从合成神经网络中获得忠实的解释。 CoRR公司 abs/2005.00724 ( 2020 ) [i7] 本·博金 , 桑杰·苏布拉曼尼亚语 , 马特·加德纳 , 乔纳森·贝兰特 :
潜在的组合表征提高了有根据的问题回答的系统泛化能力。 CoRR公司 abs/2007.00266 ( 2020 ) [i6] 桑杰·苏布拉曼尼亚语 , 露西·路·王 , 萨钦·梅塔 , 本·博金 , 马德琳·范·祖伦 , 斯拉文西·帕拉萨 , 萨米尔·辛格 , 马特·加德纳 , Hannaneh Hajishirzi公司 :
MedICaT:医学图像、标题和文本参考的数据集。 CoRR公司 abs/2010.06000 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【c3】 本·博金 , 乔纳森·贝兰特 , 马特·加德纳 :
用图神经网络表示模式结构,用于文本到SQL的解析。 ACL(1) 2019 : 4560-4565 【c2】 本·博金 , 马特·加德纳 , 乔纳森·贝兰特 :
基于数据库结构的文本到SQL解析的全局推理。 EMNLP/IJCNLP(1) 2019 : 3657-3662 [i5] 本·博金 , 马特·加德纳 , 乔纳森·贝兰特 :
用图神经网络表示模式结构用于文本到SQL解析。 CoRR公司 abs/1905.06241 ( 2019 ) [i4] 凯文·林 , 本·博金 , 马克·诺伊曼 , 乔纳森·贝兰特 , 马特·加德纳 :
基于语法的神经网络文本到SQL生成。 CoRR公司 abs/1905.13326 ( 2019 ) [i3] 本·博金 , 马特·加德纳 , 乔纳森·贝兰特 :
基于数据库结构的文本到SQL解析的全局推理。 CoRR公司 abs/1908.11214 ( 2019 ) 2018 【c1】 兰·利维 , 本·博金 , 谢·格雷茨 , 拉尼特·阿哈罗诺夫 , 诺姆·斯隆 :
建立一个使用弱监管的争论性内容搜索引擎。 冷却 2018 : 2066-2081 [i2] 本·博金 , 莫尔·格瓦 , 乔纳森·贝兰特 :
在一个拥有一致演讲者的互动世界中出现交流。 CoRR公司 abs/1809.00549 ( 2018 ) 2017 [i1] Ofir出版社 , 阿米尔酒吧 , 本·博金 , 乔纳森·贝兰特 , 狮子狼 :
无需预先训练的递归生成对手网络语言生成。 CoRR公司 abs/1706.01399 ( 2017 )