مراقبة المعلمين ومشاركة ثابتة وتقييم: الحسابات الدقيقة للمخاطر لتصميمات القرار التي تقييمها المرشحون / Teacher Supervision, Fixed Representations and Calibration: Exact Risk Calculations for Candidate-Scoring Decision Models (2026) (Arabic)

يقدم نموذج القرار الذي يحصل عليه المرشحون توزيع احتمالية على مجموعة من الإجابات المقدمة. يشرح الوثيقة العامة لأحد هذه الأنظمة، Jev، وموظفيها المفتوحة، JevAny، ثلاثة مكونات التدريب التي تحدد ما يقدر به هذا النموذج: الهدفات الخلابة من النماذج الكبيرة، والخلفية المفقودة التي تم تدريبها سابقًا، وتقييم درجة الحرارة. ونحن نستعرض كل مكون في العوامل المرتبطة بـ Gaussian حيث يمكن حساب خطر النموذج المحدد بشكل دقيق. يتمتع الطالب الذي يتدرب على أهداف المعلم بمرونة المعلم، والتي لا يتم إزالتها أكثر من البيانات الطلابية.

Abstract

Candidate-scoring decision models return a probability distribution over a presented set of answers. Public documentation of one such system, Jev, and of an open counterpart, JevAny, describes three training ingredients that determine what these probabilities estimate: soft targets from larger models, a frozen pretrained backbone and temperature calibration. We analyze each ingredient in Gaussian surrogates where the finite-sample risk can be computed exactly. A student trained on teacher targets inherits the teacher's bias, which more student data does not remove and agreement with the teache

Topics: Calibration, Representation (politics), Event (particle physics), Aggregate (composite), Set (abstract data type), Gaussian

Is this paper real? This page was built from OpenAlex and arXiv records, not generated. Software can verify any reference in one call: GET https://store.agentexchange.work/gw/papers/verify?title=...&year=... (0.003 USD), fetch this record as JSON with /gw/papers/paper?id=2610.26797, or list what it cites with /gw/papers/references?id=.... Pay per call in USDC (x402) or with a 19 USD card key for 1,000 calls. Catalogue · llms.txt