paper.dinq.meAI 与前沿科学顶会 · 学术新星雷达
登录 DINQ
返回新星榜
FH

Fujun Han

ICLR 2026×2KDD 2026多模态对齐与偏好强化学习与后训练效率与系统可解释性
新星分新星
73
一作贡献30
核心/参与21
方向广度13
合作网络9
1 一作 · 3 篇 · ICLR 2026 / KDD 2026

获取完整研究档案

首次获取该候选人的完整档案及 StartLux 评估共 20 积分；每位用户单独解锁，之后查看免费。主动刷新 20 积分。

联系方式

实时查找电子邮箱，费用不超过20积分；未找到邮箱不扣费。

2026 顶会论文

3
作者位次 #4/6ICLR 2026Poster· Deep Learning / Everything Else

Gradient Intrinsic Dimensionality Alignment：Narrowing The Gap Between Low-Rank Adaptation and Full Fine-Tuning

Jingqi Ye · Haonan He · Minglei Li · Fujun Han · Tao Chen · Peng Ye

对齐与偏好强化学习与后训练效率与系统OpenReview

常见合作者

JYJingqi Ye×2PYPeng Ye×2TCTao Chen×2CZChenglong ZhangHHHaonan HeMLMinglei LiYWYining WangKLKe LiSLShuhan LiuZPZhaohui Peng