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2024 【c9】 格雷戈伊尔·德雷唐(Grégoire Delétang) , 阿尼安·鲁斯 , 保尔·安布罗斯·杜昆 , 埃利奥特·卡特 , 蒂姆·吉纳温 , 克里斯托弗·马特恩 , 乔迪·格劳·莫亚 , 李凯文文亮 , 马修·艾奇森 , 劳伦特·奥尔索 , 马库斯·赫特 , 乔尔·维内斯 :
语言建模是压缩。 ICLR公司 2024 【c8】 乔迪·格劳·莫亚 , 蒂姆·吉纳温 , 马库斯·赫特 , 劳伦特·奥尔索 , 格雷戈伊尔·德雷唐(Grégoire Delétang) , 埃利奥特·卡特 , 阿尼安·鲁斯 , 李凯文文亮 , 克里斯托弗·马特恩 , 马修·艾奇森 , 乔尔·维内斯 :
学习通用预测工具。 ICML公司 2024 [i11] 乔迪·格劳·莫亚 , 蒂姆·吉纳温 , 马库斯·赫特 , 劳伦特·奥尔索 , 格雷戈伊尔·德雷唐(Grégoire Delétang) , 埃利奥特·卡特 , 阿尼安·鲁斯 , 李凯文文亮 , 克里斯托弗·马特恩 , 马修·艾奇森 , 乔尔·维内斯 :
学习通用预测工具。 CoRR公司 abs/2401.14953 ( 2024 ) [i10] 阿尼安·鲁斯 , 格雷戈伊尔·德雷唐(Grégoire Delétang) , Sourabh Medapati公司 , 乔迪·格劳·莫亚 , 李凯文文亮 , 埃利奥特·卡特 , 约翰·里德 , 蒂姆·吉纳温 :
大师级无搜索国际象棋。 CoRR公司 腹肌/2402.04494 ( 2024 ) [第九章] 玛丽·冯 , 马修·艾奇森 , 埃利奥特·卡特 , 莎拉·科根 , 亚历山大·卡斯卡索利 , 维多利亚·克拉科夫纳 , 大卫·林德纳 , 马修·拉赫茨 , 亚尼斯·阿萨尔 , 莎拉·霍德金森 , 海蒂·霍华德 , 汤姆·利伯伦 , 拉马纳·库马尔 , 玛丽亚·阿比·拉德 , 阿尔伯特·韦布森 , 何小黑 , 莎伦·林 , 塞巴斯蒂安·法夸尔 , 马库斯·赫特 , 格雷戈伊尔·德雷唐(Grégoire Delétang) , 阿尼安·鲁斯 , 塞利姆·埃尔·萨耶德 , 萨沙·布朗 , 安卡·D·德拉甘 , 罗欣·沙阿 , 阿兰·达福 , 托比·谢夫兰 :
评估危险能力的前沿模型。 CoRR公司 abs/2403.13793 ( 2024 ) 2023 【c7】 格雷戈伊尔·德雷唐(Grégoire Delétang) , 阿尼安·鲁斯 , 乔迪·格劳·莫亚 , 蒂姆·吉纳温 , 李凯文文亮 , 埃利奥特·卡特 , 克里斯·库迪 , 马库斯·赫特 , 谢恩·莱格 , 乔尔·维内斯 , 佩德罗·奥尔特加 :
神经网络和乔姆斯基层次结构。 ICLR公司 2023 【c6】 蒂姆·吉纳温 , 格雷戈伊尔·德雷唐(Grégoire Delétang) , 阿尼安·鲁斯 , 李凯文文亮 , 埃利奥特·卡特 , 文森特·杜托多尔 , 乔迪·格劳·莫亚 , 劳伦特·奥尔索 , 马库斯·赫特 , 乔尔·维内斯 :
基于非平稳分布的记忆元学习。 ICML公司 2023 : 11173-11195 【c5】 埃利奥特·卡特 , 乔迪·格劳·莫亚 , 马库斯·赫特 , 马修·艾奇森 , 蒂姆·吉纳温 , 格雷戈伊尔·德雷唐(Grégoire Delétang) , 李凯文(Kevin Li) , 乔尔·维内斯 :
自我预测通用人工智能。 NeurIPS公司 2023 [i8] 蒂姆·吉纳温 , 格雷戈伊尔·德雷唐(Grégoire Delétang) , 阿尼安·鲁斯 , 李凯文文亮 , 埃利奥特·卡特 , 文森特·杜托多尔 , 乔迪·格劳·莫亚 , 劳伦特·奥尔索 , 马库斯·赫特 , 乔尔·维内斯 :
基于非平稳分布的记忆元学习。 CoRR公司 abs/2302.03067 ( 2023 ) [i7] 格雷戈伊尔·德雷唐(Grégoire Delétang) , 阿尼安·鲁斯 , 保尔·安布罗斯·杜昆 , 埃利奥特·卡特 , 蒂姆·吉纳温 , 克里斯托弗·马特恩 , 乔迪·格劳·莫亚 , 李凯文文亮 , 马修·艾奇森 , 劳伦特·奥尔索 , 马库斯·赫特 , 乔尔·维内斯 :
语言建模是压缩。 CoRR公司 abs/2309.10668 ( 2023 ) 2022 【c4】 埃利奥特·卡特 , 马库斯·赫特 , 乔尔·维内斯 :
信息理论驱动下的强化学习。 AGI公司 2022 : 188-198 [i6] 格雷戈伊尔·德雷唐(Grégoire Delétang) , 阿尼安·鲁斯 , 乔迪·格劳·莫亚 , 蒂姆·吉纳温 , 李凯文文亮 , 埃利奥特·卡特 , 马库斯·赫特 , 谢恩·莱格 , 佩德罗·奥尔特加 :
神经网络和乔姆斯基层次结构。 CoRR公司 abs/2207.02098 ( 2022 ) [i5] 乔迪·格劳·莫亚 , 格雷戈伊尔·德雷唐(Grégoire Delétang) , 马库斯·库内什 , 蒂姆·吉纳温 , 埃利奥特·卡特 , 李凯文(Kevin Li) , 阿尼安·鲁斯 , 克里斯·库迪 , 乔尔·维内斯 , 简·X·王 , 马库斯·赫特 , 克里斯托弗·萨默菲尔德 , 谢恩·莱格 , 佩德罗·奥尔特加 :
超越贝叶斯最优性:元学习你知道你不知道的东西。 CoRR公司 abs/2209.15618 ( 2022 ) 2021 [注2] 迈克尔·科恩 , 埃利奥特·卡特 , 马库斯·赫特 :
好奇心杀死了猫或使猫丧失了能力,并使其成为渐近最优代理。 IEEE J.选择。 区域信息理论 2 ( 2 ) : 665-677 ( 2021 ) 【c3】 埃利奥特·卡特 , 迈克尔·诺里什 :
关于科尔莫戈洛夫复杂性的形式化。 清洁石油产品 2021 : 291-299 [i4] 埃利奥特·卡特 , 马库斯·赫特 , 乔尔·维内斯 :
信息理论驱动下的强化学习。 CoRR公司 abs/2109.15147 ( 2021 ) 2020 [i3] 埃利奥特·卡特 , 马库斯·赫特 :
量子计算算法及其在普适预测中的应用简介。 CoRR公司 abs/2005.03137 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【c2】 迈克尔·科恩 , 埃利奥特·卡特 , 马库斯·赫特 :
一般环境下的强渐近最优Agent。 国际JCAI 2019 : 2179-2186 [i2] 迈克尔·科恩 , 埃利奥特·卡特 , 马库斯·赫特 :
一般环境中的强渐近最优性。 CoRR公司 abs/1903.01021 ( 2019 ) 2017 【c1】 托比亚斯·温伯格 , 米凯尔·伯尔斯 , 埃利奥特·卡特 , 汤姆·艾唯瑞特 , 马库斯·赫特 :
非交换博弈的博弈论分析。 AGI公司 2017 : 167-177 [i1] 托比亚斯·温伯格 , 米凯尔·伯尔斯 , 埃利奥特·卡特 , 汤姆·艾唯瑞特 , 马库斯·赫特 :
非交换博弈的博弈论分析。 CoRR公司 abs/1708.03871 ( 2017 ) 2016 [j1] 埃利奥特·卡特 , 迈克尔·库恩斯 , 乔丹·维利奇 :
强正规性与广义Copeland--Erdős数。 整数 16 : 第11页 ( 2016 )