Sang Michael Xie

Посилання

	Усі	З 2020
Цитування	13217	12465
h-індекс	21	21
i10-індекс	25	24

6000

3000

1500

4500

201720182019202020212022202320242025131 223 314 457 806 1666 3481 5297 726

Доступні для всіх

Переглянути всі

14 статей

0 статей

доступні

недоступні

За умовами фінансування

Співавтори

Percy LiangAssociate Professor of Computer Science, Stanford UniversityПідтверджена електронна адреса в cs.stanford.edu
Stefano ErmonStanford UniversityПідтверджена електронна адреса в cs.stanford.edu
Tengyu MAStanford UniversityПідтверджена електронна адреса в stanford.edu
Neal JeanPhD, Stanford UniversityПідтверджена електронна адреса в stanford.edu
Aditi RaghunathanAssistant professor, Carnegie Mellon UniversityПідтверджена електронна адреса в cmu.edu
David LobellStanford UniversityПідтверджена електронна адреса в stanford.edu
Marshall BurkeStanford UniversityПідтверджена електронна адреса в stanford.edu
Ananya KumarResearch Scientist, OpenAIПідтверджена електронна адреса в cs.stanford.edu
Pang Wei KohUniversity of WashingtonПідтверджена електронна адреса в cs.washington.edu
Shiori SagawaPhD Student, Stanford UniversityПідтверджена електронна адреса в stanford.edu
John DuchiAssociate Professor of Statistics and Electrical Engineering, Stanford UniversityПідтверджена електронна адреса в stanford.edu
Fanny YangETH ZurichПідтверджена електронна адреса в inf.ethz.ch
Sherrie WangAssistant Professor, MITПідтверджена електронна адреса в mit.edu
Minae KwonStanford UniversityПідтверджена електронна адреса в stanford.edu
Shibani SanturkarOpenAIПідтверджена електронна адреса в stanford.edu
Quoc V. LeResearch Scientist, GoogleПідтверджена електронна адреса в stanford.edu
Hieu PhamxAI. Past: AugmentCode, Google Brain.Підтверджена електронна адреса в x.ai
Adams Wei YuResearch Scientist, Google DeepMindПідтверджена електронна адреса в cs.cmu.edu
Colin WeiStanford UniversityПідтверджена електронна адреса в stanford.edu

Підписатись

Sang Michael Xie

Інші іменаMichael Xie

Meta GenAI

Підтверджена електронна адреса в cs.stanford.edu - Домашня сторінка

Machine Learning Language Models Reliable Machine Learning Computational Sustainability


Назва Сортувати за цитуваннями Сортувати за роком Сортувати за назвою	Посилання Посилання	Рік
On the opportunities and risks of foundation models R Bommasani, DA Hudson, E Adeli, R Altman, S Arora, S von Arx, ... arXiv preprint arXiv:2108.07258, 2021	4809	2021
Combining satellite imagery and machine learning to predict poverty N Jean, M Burke, M Xie, WM Davis, DB Lobell, S Ermon Science 353 (6301), 790-794, 2016	1914	2016
Wilds: A benchmark of in-the-wild distribution shifts PW Koh, S Sagawa, H Marklund, SM Xie, M Zhang, A Balsubramani, ... International conference on machine learning, 5637-5664, 2021	1598	2021
Holistic evaluation of language models P Liang, R Bommasani, T Lee, D Tsipras, D Soylu, M Yasunaga, Y Zhang, ... arXiv preprint arXiv:2211.09110, 2022	1396*	2022
An Explanation of In-context Learning as Implicit Bayesian Inference SM Xie, A Raghunathan, P Liang, T Ma International Conference on Learning Representations (ICLR), 2022	722	2022
Transfer learning from deep features for remote sensing and poverty mapping M Xie, N Jean, M Burke, D Lobell, S Ermon AAAI, 2016	551	2016
Adversarial training can hurt generalization A Raghunathan, SM Xie, F Yang, JC Duchi, P Liang arXiv preprint arXiv:1906.06032, 2019	294	2019
Understanding and mitigating the tradeoff between robustness and accuracy A Raghunathan, SM Xie, F Yang, J Duchi, P Liang International Conference on Machine Learning (ICML), 2020	271	2020
Weakly supervised deep learning for segmentation of remote sensing imagery S Wang, W Chen, SM Xie, G Azzari, DB Lobell Remote Sensing 12 (2), 207, 2020	255	2020
Reward design with language models M Kwon, SM Xie, K Bullard, D Sadigh arXiv preprint arXiv:2303.00001, 2023	240	2023
Data selection for language models via importance resampling SM Xie, S Santurkar, T Ma, PS Liang Advances in Neural Information Processing Systems 36, 34201-34227, 2023	163	2023
Doremi: Optimizing data mixtures speeds up language model pretraining SM Xie, H Pham, X Dong, N Du, H Liu, Y Lu, PS Liang, QV Le, T Ma, ... Advances in Neural Information Processing Systems 36, 2023	138	2023
Extending the wilds benchmark for unsupervised adaptation S Sagawa, PW Koh, T Lee, I Gao, SM Xie, K Shen, A Kumar, W Hu, ... arXiv preprint arXiv:2112.05090, 2021	136	2021
Connect, not collapse: Explaining contrastive learning for unsupervised domain adaptation K Shen, R Jones, A Kumar, SM Xie, JZ HaoChen, T Ma, P Liang arXiv preprint arXiv:2204.00570, 2022	118	2022
Why Do Pretrained Language Models Help in Downstream Tasks? An Analysis of Head and Prompt Tuning C Wei, SM Xie, T Ma Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2021	104	2021
Reparameterizable Subset Sampling via Continuous Relaxations SM Xie, S Ermon IJCAI, 2019	104	2019
Semi-supervised Deep Kernel Learning: Regression with Unlabeled Data by Minimizing Predictive Variance N Jean, SM Xie, S Ermon Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2018	104	2018
A survey on data selection for language models A Albalak, Y Elazar, SM Xie, S Longpre, N Lambert, X Wang, ... arXiv preprint arXiv:2402.16827, 2024	86	2024
In-N-Out: Pre-Training and Self-Training using Auxiliary Information for Out-of-Distribution Robustness SM Xie, A Kumar, R Jones*, F Khani, T Ma, P Liang International Conference on Learning Representations (ICLR), 2022	65	2022
Same pre-training loss, better downstream: Implicit bias matters for language models H Liu, SM Xie, Z Li, T Ma International Conference on Machine Learning, 22188-22214, 2023	46	2023

У даний момент система не може виконати операцію. Спробуйте пізніше.

Статті 1–20

Кількість бібліографічних посилань на рік

Повторювані посилання

Об’єднані посилання

Додати співавторівСпівавтори

Підписатись

Посилання

Співавтори