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SG

Siyuan Guo

ACL 2026ICLR 2026推理可解释性强化学习与后训练数据与预训练
新星分资深
22
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核心/参与5
方向广度11
合作网络9
0 一作 · 2 篇 · ACL 2026 / ICLR 2026

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2026 顶会论文

2
作者位次 #4/4ACL 2026Poster· Natural Language Processing

On the Emergence and Test-Time Use of Structural Information in Large Language Models

Michelle Chao Chen · Moritz Miller · Bernhard Schölkopf · Siyuan Guo

摘要

Learning structural information from observational data is central to producing new knowledge outside the training corpus. This holds for mechanistic understanding in scientific discovery as well as flexible test-time compositional generation. We thus study how language models learn abstract stru...

数据与预训练推理可解释性OpenReview 项目页

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