Fahim Tajwar

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Chelsea FinnStanford University, GoogleAdresse e-mail validée de cs.stanford.edu
Ananya KumarResearch Scientist, OpenAIAdresse e-mail validée de cs.stanford.edu
Yoonho LeePhD Student, Stanford UniversityAdresse e-mail validée de stanford.edu
Huaxiu YaoAssistant Professor of Computer Science and Data Science, UNC Chapel HillAdresse e-mail validée de cs.unc.edu
Percy LiangAssociate Professor of Computer Science, Stanford UniversityAdresse e-mail validée de cs.stanford.edu
Annie S. ChenStanford UniversityAdresse e-mail validée de stanford.edu
Stefano ErmonStanford UniversityAdresse e-mail validée de cs.stanford.edu
Archit SharmaPhD Student, Stanford UniversityAdresse e-mail validée de stanford.edu
Nina BrooksAssistant Professor, Boston University School of Public HealthAdresse e-mail validée de bu.edu
Stephen LubyProfessor of Medicine, Stanford UniversityAdresse e-mail validée de stanford.edu
Marshall BurkeStanford UniversityAdresse e-mail validée de stanford.edu
David LobellStanford UniversityAdresse e-mail validée de stanford.edu
Jihyeon LeeStanford UniversityAdresse e-mail validée de cs.stanford.edu
Debashish BiswasInternational Centre for Diarrhoeal Disease Research, Bangladesh (icddr,b)Adresse e-mail validée de icddrb.org
Sang Michael XiePhD Candidate, Stanford UniversityAdresse e-mail validée de cs.stanford.edu
Caroline ChoiStanford UniversityAdresse e-mail validée de stanford.edu
George PappasUPS Foundation Professor, Electrical and Systems Engineering, University of PennsylvaniaAdresse e-mail validée de seas.upenn.edu
Allan ZhouStanford UniversityAdresse e-mail validée de stanford.edu
Alex RobeyUniversity of PennsylvaniaAdresse e-mail validée de seas.upenn.edu
Hamed HassaniUniversity of Pennsylvania (EE, CS, Stat)Adresse e-mail validée de seas.upenn.edu

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Fahim Tajwar

PhD Student, Machine Learning, Carnegie Mellon University

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Surgical Fine-Tuning Improves Adaptation to Distribution Shifts Y Lee, AS Chen, F Tajwar, A Kumar, H Yao, P Liang, C Finn International Conference on Learning Representations (ICLR), 2023, 2022	118	2022
Scalable deep learning to identify brick kilns and aid regulatory capacity J Lee, NR Brooks, F Tajwar, M Burke, S Ermon, DB Lobell, D Biswas, ... Proceedings of the National Academy of Sciences 118 (17), e2018863118, 2021	32	2021
No True State-of-the-Art? OOD Detection Methods are Inconsistent across Datasets F Tajwar, A Kumar, SM Xie, P Liang ICML Workshop on Uncertainty & Robustness in Deep Learning, 2021, 2021	17	2021
Do Deep Networks Transfer Invariances Across Classes? A Zhou, F Tajwar, A Robey, T Knowles, GJ Pappas, H Hassani, C Finn International Conference on Learning Representations (ICLR), 2022, 2022	12	2022
When to Ask for Help: Proactive Interventions in Autonomous Reinforcement Learning A Xie, F Tajwar, A Sharma, C Finn Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2022, 2022	8	2022
Conservative Prediction via Data-Driven Confidence Minimization C Choi, F Tajwar, Y Lee, H Yao, A Kumar, C Finn arXiv preprint arXiv:2306.04974, 2023	6	2023
Offline Retraining for Online RL: Decoupled Policy Learning to Mitigate Exploration Bias MS Mark, A Sharma, F Tajwar, R Rafailov, S Levine, C Finn arXiv preprint arXiv:2310.08558, 2023	2	2023
Preference Fine-Tuning of LLMs Should Leverage Suboptimal, On-Policy Data F Tajwar, A Singh, A Sharma, R Rafailov, J Schneider, T Xie, S Ermon, ... arXiv preprint arXiv:2404.14367, 2024		2024

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