Trust, but Verify: Alleviating Pessimistic Errors in Model-Based Exploration. - Konrad Czechowski; Tomasz Odrzygózdz; Michal Izworski; Marek Zbysinski; Lukasz Kucinski; Piotr Milos (IJCNN, 2021)

Subgoal Search For Complex Reasoning Tasks. - Konrad Czechowski; Tomasz Odrzygózdz; Marek Zbysinski; Michal Zawalski; Krzysztof Olejnik; Yuhuai Wu; Lukasz Kucinski; Piotr Milos (NeurIPS, 2021)

Thor: Wielding Hammers to Integrate Language Models and Automated Theorem Provers. - Albert Qiaochu Jiang; Wenda Li; Szymon Tworkowski; Konrad Czechowski; Tomasz Odrzygózdz; Piotr Milos; Yuhuai Wu; Mateja Jamnik (NeurIPS, 2022)

Fast and Precise: Adjusting Planning Horizon with Adaptive Subgoal Search. - Michal Zawalski; Michal Tyrolski; Konrad Czechowski; Tomasz Odrzygózdz; Damian Stachura; Piotr Piekos; Yuhuai Wu; Lukasz Kucinski; Piotr Milos (ICLR, 2023)

Mixture of Tokens: Efficient LLMs through Cross-Example Aggregation. - Szymon Antoniak; Sebastian Jaszczur; Michal Krutul; Maciej Pióro; Jakub Krajewski; Jan Ludziejewski; Tomasz Odrzygózdz; Marek Cygan (CoRR, 2023)

Scaling Laws for Fine-Grained Mixture of Experts. - Jan Ludziejewski; Jakub Krajewski; Kamil Adamczewski; Maciej Pióro; Michal Krutul; Szymon Antoniak; Kamil Ciebiera; Krystian Król; Tomasz Odrzygózdz; Piotr Sankowski; Marek Cygan; Sebastian Jaszczur (ICML, 2024)

Mixture of Tokens: Continuous MoE through Cross-Example Aggregation. - Szymon Antoniak; Michal Krutul; Maciej Pióro; Jakub Krajewski; Jan Ludziejewski; Kamil Ciebiera; Krystian Król; Tomasz Odrzygózdz; Marek Cygan; Sebastian Jaszczur (NeurIPS, 2024)