On intelligenCE And Networks

Self-normalized Cramér-type Moderate Deviation of Stochastic Gradient Langevin Dynamics

Auteurs: Hongsheng Dai, Xiequan Fan, Jianya Lu
Publié dans: 2024
Éditeur: arxiv

Sampling with time-changed Markov processes

Auteurs: Andrea Bertazzi, Giorgos Vasdekis
Publié dans: 2025
Éditeur: arxiv

Prediction-Aware Learning in Multi-Agent Systems

Auteurs: Aymeric Capitaine, Etienne Boursier, Eric Moulines, Michael I. Jordan, Alain Durmus
Publié dans: ICML 2025, 2025
Éditeur: ICML 2025

Redesigning the ensemble Kalman filter with a dedicated model of epistemic uncertainty

Auteurs: Chatchuea Kimchaiwong, Jeremie Houssineau, Adam M. Johansen
Publié dans: 2024
Éditeur: arxiv

On integral priors for multiple comparison in Bayesian model selection

Auteurs: Diego Salmerón, Juan Antonio Cano, Christian P. Robert
Publié dans: arxiv, 2024
Éditeur: arxiv

Career Modeling with Missing Data and Traces

Auteurs: Théo Voldoire, Robin J. Ryder, Ryan Lahfa
Publié dans: arxiv, 2024
Éditeur: arxiv

"A discussion of the paper ""Safe testing"" by Gr\""unwald, de Heide, and Koolen"

Auteurs: Bon, Joshua; Robert, Christian P
Publié dans: 2024

Optimal Design for Reward Modeling in RLHF

Auteurs: Antoine Scheid, Etienne Boursier, Alain Durmus, Michael I. Jordan, Pierre Ménard, Eric Moulines, Michal Valko
Publié dans: 2024
Éditeur: arxiv

Annealed variational mixtures for disease subtyping and biomarker discovery

Auteurs: Emma Prevot, Rory Toogood, Filippo Pagani, Paul D. W. Kirk
Publié dans: 2024
Éditeur: arxiv

Understanding In-context Learning of Addition via Activation Subspaces

Auteurs: Xinyan Hu ~Xinyan_Hu1 , Kayo Yin, Michael I. Jordan, Jacob Steinhardt, Lijie Chen
Publié dans: 2025
Éditeur: Interplay

Phylogenetic latent space models for network data

Auteurs: Federico Pavone, Daniele Durante, Robin J. Ryder
Publié dans: arxiv, 2025
Éditeur: arxiv

Refined Analysis of Federated Averaging's Bias and Federated Richardson-Romberg Extrapolation

Auteurs: Paul Mangold, Alain Durmus, Aymeric Dieuleveut, Sergey Samsonov, Eric Moulines
Publié dans: 2024
Éditeur: arxiv

A Principled Approach to Bayesian Transfer Learning

Auteurs: Adam Bretherton, Joshua J. Bon, David J. Warne, Kerrie Mengersen, Christopher Drovandi
Publié dans: arxiv, 2025
Éditeur: arxiv

Beyond Log-Concavity and Score Regularity: Improved Convergence Bounds for Score-Based Generative Models in W2-distance

Auteurs: Marta Gentiloni-Silveri, Antonio Ocello
Publié dans: 2025
Éditeur: arxiv

Pareto-Optimality, Smoothness, and Stochasticity in Learning-Augmented One-Max-Search

Auteurs: Ziyad Benomar, Lorenzo Croissant, Vianney Perchet, Spyros Angelopoulos
Publié dans: ICML 2025, 2025
Éditeur: ICML 2025

Discrete Markov Probabilistic Models

Auteurs: Le-Tuyet-Nhi Pham, Dario Shariatian, Antonio Ocello, Giovanni Conforti, Alain Durmus
Publié dans: ICML 2025, 2025
Éditeur: IMCL 2025

Quantifying the Speed-Up from Non-Reversibility in MCMC Tempering Algorithms

Auteurs: Gareth O. Roberts, Jeffrey S. Rosenthal
Publié dans: 2025
Éditeur: arxiv

Sampling using adaptive regenerative processes

Auteurs: Hector McKimm, Andi Wang, Murray Pollock, Christian Robert, Gareth Roberts
Publié dans: Bernoulli, Numéro 31, 2024, ISSN 1350-7265
Éditeur: Bernoulli Society for Mathematical Statistics and Probability
DOI: 10.3150/24-BEJ1737

Bernoulli factory: The 2-coin problem

Auteurs: Shenggang Hu, Bo Zhang, Hongsheng Dai, Wei Liang
Publié dans: Monte Carlo Methods and Applications, Numéro 30, 2024, ISSN 0929-9629
Éditeur: Walter de Gruyter GmbH
DOI: 10.1515/MCMA-2024-2016

Statistical disaggregation—A Monte Carlo approach for imputation under constraints

Auteurs: Shenggang Hu, Hongsheng Dai, Fanlin Meng, Louis Aslett, Murray Pollock, Gareth O. Roberts
Publié dans: Scandinavian Journal of Statistics, Numéro 52, 2025, ISSN 0303-6898
Éditeur: Wiley
DOI: 10.1111/SJOS.12790

Modelling Pathwise Uncertainty of Stochastic Differential Equations Samplers via Probabilistic Numerics

Auteurs: Yvann Le Fay, Simo Särkkä, Adrien Corenflos
Publié dans: Bayesian Analysis, Numéro -1, 2025, ISSN 1936-0975
Éditeur: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/25-BA1522

Solving Fredholm integral equations of the second kind via Wasserstein gradient flows

Auteurs: Francesca R. Crucinio, Adam M. Johansen
Publié dans: Electronic Journal of Statistics, Numéro 20, 2026, ISSN 1935-7524
Éditeur: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/26-EJS2504

On Integral Priors for Multiple Comparison in Bayesian Model Selection

Auteurs: Diego Salmerón, Juan Antonio Cano, Christian P. Robert
Publié dans: International Statistical Review, 2026, ISSN 0306-7734
Éditeur: Wiley
DOI: 10.1111/INSR.70028

Importance sampling-based gradient method for dimension reduction in Poisson log-normal model

Auteurs: Bastien Batardière, Julien Chiquet, Joon Kwon, Julien Stoehr
Publié dans: Electronic Journal of Statistics, Numéro 19, 2025, ISSN 1935-7524
Éditeur: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/25-EJS2384

Auxiliary MCMC samplers for parallelisable inference in high-dimensional latent dynamical systems

Auteurs: Adrien Corenflos, Simo Särkkä
Publié dans: Electronic Journal of Statistics, Numéro 19, 2025, ISSN 1935-7524
Éditeur: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/25-EJS2363

Statistics and Computing

Auteurs: Robert, Christian; Stoehr, Julien
Publié dans: Statistics and Computing, 2024, ISSN 0960-3174
Éditeur: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.48550/ARXIV.2401.16828

Unbiased and consistent nested sampling via sequential Monte Carlo

Auteurs: Robert Salomone, Leah F South, Christopher Drovandi, Dirk P Kroese, Adam M Johansen
Publié dans: Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, Numéro 87, 2025, ISSN 1369-7412
Éditeur: Oxford University Press (OUP)
DOI: 10.1093/JRSSSB/QKAF015

International Journal of Forecasting

Auteurs: Yi Zeng 0005; Xuelin Yang; Li Chen; Cristian Canton Ferrer; Ming Jin 0002; Michael I. Jordan; Ruoxi Jia 0001
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems 37, 2024, ISSN 0169-2070
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.48550/ARXIV.2406.07029

Parallel Square-Root Statistical Linear Regression for Inference in Nonlinear State Space Models

Auteurs: Fatemeh Yaghoobi, Adrien Corenflos, Sakira Hassan, Simo Särkkä
Publié dans: SIAM Journal on Scientific Computing, Numéro 47, 2025, ISSN 1064-8275
Éditeur: Society for Industrial & Applied Mathematics (SIAM)
DOI: 10.1137/23M156121X

Robust inference for the unification of confidence intervals in meta-analysis

Auteurs: Wei Liang, Haicheng Huang, Hongsheng Dai, Yinghui Wei
Publié dans: Journal of Nonparametric Statistics, 2025, ISSN 1048-5252
Éditeur: Informa UK Limited
DOI: 10.1080/10485252.2025.2492254

Safety versus performance: How multi-objective learning reduces barriers to market entry

Auteurs: Meena Jagadeesan, Michael I. Jordan, Jacob Steinhardt
Publié dans: Proceedings of the National Academy of Sciences, Numéro 122, 2025, ISSN 0027-8424
Éditeur: Proceedings of the National Academy of Sciences
DOI: 10.1073/PNAS.2510004122

Scalability of Metropolis-within-Gibbs schemes for high-dimensional Bayesian models

Auteurs: Filippo Ascolani, Gareth O Roberts, Giacomo Zanella
Publié dans: Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, 2026, ISSN 1369-7412
Éditeur: Oxford University Press (OUP)
DOI: 10.1093/JRSSSB/QKAF084

Stereographic Markov Chain Monte Carlo

Auteurs: Jun Yang, K. Latuszy'nski, G. Roberts
Publié dans: The Annals of Statistics, 2024, ISSN 2331-8422
Éditeur: the Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/24-AOS2426

Composite likelihood inference for the Poisson log-normal model

Auteurs: Julien Stoehr, Stéphane Robin
Publié dans: Statistics and Computing, Numéro 36, 2026, ISSN 0960-3174
Éditeur: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1007/S11222-025-10797-2

Scaling of piecewise deterministic Monte Carlo for anisotropic targets

Auteurs: Joris Bierkens, Kengo Kamatani, Gareth O. Roberts
Publié dans: Bernoulli, Numéro 31, 2025, ISSN 1350-7265
Éditeur: Bernoulli Society for Mathematical Statistics and Probability
DOI: 10.3150/24-BEJ1807

Stochastic Processes and their Applications

Auteurs: Julian Hofstadler, Krzysztof Latuszynski, Gareth O Roberts, Daniel Rudolf
Publié dans: Stochastic Processes and their Applications, 2024, ISSN 0304-4149
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.SPA.2026.104905

Particle Semi-Implicit Variational Inference

Auteurs: Jen Ning Lim, Adam Johansen
Publié dans: Neurips 2024, 2024
Éditeur: Neurips 2024

Enhancing Feature-Specific Data Protection via Bayesian Coordinate Differential Privacy

Auteurs: Maryam Aliakbarpour, Syomantak Chaudhuri, Thomas A. Courtade, Alireza Fallah, Michael I. Jordan
Publié dans: AISTAT 2025, 2024
Éditeur: AISTAT 2025

Federated UCBVI: Communication-Efficient Federated Regret Minimization with Heterogeneous Agents

Auteurs: Safwan Labbi, Daniil Tiapkin, Lorenzo Mancini, Paul Mangold, Eric Moulines
Publié dans: AISTAT 2025, 2024
Éditeur: AISTAT 2025

The Statistical Fairness-Accuracy Frontier

Auteurs: Alireza Fallah, Michael I. Jordan, Annie Ulichney
Publié dans: Neurips 2025 workshop, 2025
Éditeur: Neurips 2025 workshop

Delegating Data Collection in Decentralized Machine Learning

Auteurs: Nivasini Ananthakrishnan, Stephen Bates, Michael I. Jordan, Nika Haghtalab
Publié dans: Proceedings of Machine Learning Research, 2023, ISSN 2640-3498
Éditeur: Proceedings of Machine Learning Research

Learning Contracts in Hierarchical Multi-Agent Systems

Auteurs: Antoine Scheid, Etienne Boursier, Alain Durmus, Eric Moulines, Michael Jordan
Publié dans: 2025
Éditeur: arxiv

Differential privacy guarantees of Markov chain Monte Carlo algorithms

Auteurs: Andrea Bertazzi, Tim Johnston, Gareth O. Roberts, Alain Durmus
Publié dans: ICML 2025, 2025
Éditeur: ICML 2025

Improved learning rates in multi-unit uniform price auctions

Auteurs: Marius Potfer, Dorian Baudry, Hugo Richard, Vianney Perchet, Cheng Wan
Publié dans: Neurips proceedings 2024, 2024
Éditeur: Neurips proceedings 2024

Valid Selection among Conformal Sets

Auteurs: Mahmoud Hegazy, Liviu Aolaritei, Michael I. Jordan, Aymeric Dieuleveut
Publié dans: Neurips 2025, 2025
Éditeur: Neurips 2025

Scaffold with Stochastic Gradients: New Analysis with Linear Speed-Up

Auteurs: Paul Mangold, Alain Durmus, Aymeric Dieuleveut, Eric Moulines
Publié dans: 2025
Éditeur: ICML2025

Empirical Privacy Variance

Auteurs: Yuzheng Hu, Fan Wu, Ruicheng Xian, Yuhang Liu, Lydia Zakynthinou, Pritish Kamath, Chiyuan Zhang, David Forsyth
Publié dans: ICML 2025, 2025
Éditeur: ICML 2025

Stopping Rules for Stochastic Gradient Descent via Anytime-Valid Confidence Sequences

Auteurs: Liviu Aolaritei, Michael I. Jordan
Publié dans: 2025
Éditeur: arxiv

Divide-and-Conquer Posterior Sampling for Denoising Diffusion priors

Auteurs: Yazid Janati, Badr MOUFAD, Alain Durmus, Eric Moulines, Jimmy Olsson
Publié dans: Neurips 2024, 2024
Éditeur: Neurips 2024

DAVED: Data Acquisition via Experimental Design for Data Markets

Auteurs: Charles Lu, Baihe Huang, Sai Praneeth Karimireddy, Praneeth Vepakomma, Michael Jordan, Ramesh Raskar
Publié dans: 2024
Éditeur: arxiv

Fair Allocation in Dynamic Mechanism Design

Auteurs: Alireza Fallah, Michael I. Jordan, Annie Ulichney
Publié dans: Neurips 2024, 2024, ISSN 2331-8422
Éditeur: Neurips 2024

Incentivized Learning in Principal-Agent Bandit Games

Auteurs: Antoine Scheid, Daniil Tiapkin, Etienne Boursier, Aymeric Capitaine, El Mahdi El Mhamdi, Eric Moulines, Michael I. Jordan, Alain Durmus
Publié dans: ICML 2024, 2024, ISSN 2640-3498
Éditeur: The Proceedings of Machine Learning Research

Strategic Multi-Armed Bandit Problems Under Debt-Free Reporting

Auteurs: Ahmed Ben Yahmed, Clément Calauzènes, Vianney Perchet
Publié dans: Neurips 2024, 2024
Éditeur: Neurips 2024

On integral priors for multiple comparison in Bayesian model selection

Auteurs: Diego Salmerón, Juan Antonio Cano, Christian P. Robert
Publié dans: 2024
Éditeur: Arxiv

Privacy Guarantees in Posterior Sampling under Contamination

Auteurs: Shenggang Hu, Louis Aslett, Hongsheng Dai, Murray Pollock, Gareth O Roberts
Publié dans: 2024, ISSN 2331-8422
Éditeur: arxiv

Gaussian Approximation and Multiplier Bootstrap for Polyak-Ruppert Averaged Linear Stochastic Approximation with Applications to TD Learning

Auteurs: Sergey Samsonov, Eric Moulines, Qi-Man Shao, Zhuo-Song Zhang, Alexey Naumov
Publié dans: Neurips 2024, 2024
Éditeur: Neurips 2024

Comparing Uniform Price and Discriminatory Multi-Unit Auctions through Regret Minimization

Auteurs: Marius Potfer, Vianney Perchet
Publié dans: Neurips 2025, 2025
Éditeur: Neurips 2025
DOI: 10.48550/ARXIV.2510.19591

Learning Variational Inequalities from Data: Fast Generalization Rates under Strong Monotonicity

Auteurs: Eric Zhao, Tatjana Chavdarova, Michael Jordan
Publié dans: 2024
Éditeur: arxiv

Improved Algorithms for Contextual Dynamic Pricing

Auteurs: Matilde Tullii, Solenne Gaucher, Nadav Merlis, Vianney Perchet
Publié dans: Neurips 2024, 2024
Éditeur: Neurips 2024

Privacy Can Arise Endogenously in an Economic System with Learning Agents

Auteurs: Nivasini Ananthakrishnan, Tiffany Ding, Mariel Werner, Sai Praneeth Karimireddy, Michael I. Jordan
Publié dans: FORC 2024, 2024
Éditeur: FORC 2024
DOI: 10.4230/LIPIcs.FORC.2024.9

Fairness-Aware Meta-Learning via Nash Bargaining

Auteurs: Yi Zeng, Xuelin Yang, Li Chen, Cristian Canton Ferrer, Ming Jin, Michael I. Jordan, Ruoxi Jia
Publié dans: Neurips 2024, 2024, ISSN 2331-8422
Éditeur: Neurips 2024

Structured Matrix Scaling for Multi-Class Calibration

Auteurs: Eugène Berta, David Holzmüller, Michael I. Jordan, Francis Bach
Publié dans: AISTAT 2026, 2025
Éditeur: AISTAT 2026

Solving Fredholm Integral Equations of the Second Kind via Wasserstein Gradient Flows

Auteurs: Francesca R Crucinio, Adam M Johansen
Publié dans: 2024
Éditeur: arxiv

Learning to Mitigate Externalities: the Coase Theorem with Hindsight Rationality

Auteurs: Antoine Scheid, Aymeric Capitaine, Etienne Boursier, Eric Moulines, Michael I Jordan, Alain Durmus
Publié dans: Neurips proceedings 2024, 2024, ISSN 2331-8422
Éditeur: Neurips 2024

Unravelling in Collaborative Learning

Auteurs: Aymeric Capitaine, Etienne Boursier, Antoine Scheid, Eric Moulines, Michael I. Jordan, El-Mahdi El-Mhamdi, Alain Durmus
Publié dans: Neurips proceedings 2024, 2024, ISSN 2331-8422
Éditeur: Neurips proceedings 2024

Optimizing the coalition gain in Online Auctions with Greedy Structured Bandits

Auteurs: Dorian Baudry, Hugo Richard, Maria Cherifa, Vianney Perchet, Clément Calauzènes
Publié dans: Neurips 2024, 2024
Éditeur: Neurips 2024

Relying on the Metrics of Evaluated Agents

Auteurs: Serena Wang, Michael Jordan, Katrina Ligett, R. Preston McAfee
Publié dans: Proceedings of the ACM on Web Conference 2025, 2025
Éditeur: ACM
DOI: 10.1145/3696410.3714864

Piecewise deterministic generative models

Auteurs: A. bertazzi, A. Durmus, D. Shariatian, U. Simsekli, E. Moulines
Publié dans: Neurips 2024, 2024
Éditeur: Neurips proceedings 2024

Scalable Utility-Aware Multiclass Calibration

Auteurs: Mahmoud Hegazy, Michael I. Jordan, Aymeric Dieuleveut
Publié dans: Neurips 2025, 2025
Éditeur: Neurips 2025

Finite-Sample Convergence Bounds for Trust Region Policy Optimization in Mean-Field Games

Auteurs: Antonio Ocello, Daniil Tiapkin, Lorenzo Mancini, Mathieu Laurière, Eric Moulines
Publié dans: ICML 2025, 2025
Éditeur: ICML 2025

Wasserstein Convergence of Critically Damped Langevin Diffusions

Auteurs: Stanislas Strasman, Sobihan Surendran , Claire Boyer, Sylvain Le Corff, Vincent Lemaire, Antonio Ocello
Publié dans: 2025
Éditeur: Neurips 2025

Theoretical guarantees in KL for Diffusion Flow Matching

Auteurs: Marta Gentiloni Silveri, Alain Durmus, Giovanni Conforti
Publié dans: Neurips 2024, 2024
Éditeur: Neurips 2024

Addressing Bias in Online Selection with Limited Budget of Comparisons

Auteurs: Ziyad Benomar, Evgenii Chzhen, Nicolas Schreuder, Vianney Perchet
Publié dans: Neurips 2024, 2024
Éditeur: Neurips 2024

Online Decision Focused Learning

Auteurs: Aymeric Capitaine, Maxime Haddouche, Eric Moulines, Michael I. Jordan, Etienne Boursier, Alain Durmus
Publié dans: ICLR 2026, 2025
Éditeur: ICLR 2026
DOI: 10.48550/ARXIV.2505.13564

Class-Conditional Conformal Prediction with Many Classes

Auteurs: Tiffany Ding, Anastasios N. Angelopoulos, Stephen Bates, Michael I. Jordan, Ryan J. Tibshirani
Publié dans: Neurips proceedings 2024, 2024, ISSN 1234-5678
Éditeur: Neurips 2024

Conditioning diffusion models by explicit forward-backward bridging

Auteurs: Adrien Corenflos, Zheng Zhao, Simo Särkkä, Jens Sjölund, Thomas B. Schön
Publié dans: AISTAT 2025, 2024
Éditeur: AISTAT 2025

On Counterfactual Metrics for Social Welfare: Incentives, Ranking, and Information Asymmetry

Auteurs: Serena Wang, Stephen Bates, P Aronow, Michael Jordan
Publié dans: Proceedings of Machine Learning Research, 2023, ISSN 2640-3498
Éditeur: Proceedings of Machine Learning Research

Backward Conformal Prediction

Auteurs: Etienne Gauthier, Francis Bach, Michael I. Jordan
Publié dans: 2025
Éditeur: Neurips 2025

Dimension-free Private Mean Estimation for Anisotropic Distributions

Auteurs: Yuval Dagan, Michael Jordan, Xuelin Yang, Lydia Zakynthinou, Nikita Zhivotovskiy
Publié dans: Neurips proceedings 2024, 2024
Éditeur: Neurips proceedings 2024

The Value of Reward Lookahead in Reinforcement Learning

Auteurs: Nadav Merlis, Dorian Baudry, Vianney Perchet
Publié dans: Neurips 2024, 2024
Éditeur: Neurips 2024

Exponential Convergence Guarantees for Iterative Markovian Fitting

Auteurs: Marta Gentiloni Silveri, Giovanni Conforti, Alain Durmus
Publié dans: Neurips 2025, 2025
Éditeur: Neurips 2025
DOI: 10.48550/ARXIV.2510.20871

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