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

Jinpeng Chen

AAAI 2026ACL 2026ICML 2026代码效率与系统多模态对齐与偏好
新星分贡献者
58
一作贡献0
核心/参与22
方向广度14
合作网络12
0 一作 · 3 篇 · AAAI 2026 / ACL 2026 / ICML 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 #3/7ACL 2026Poster· Natural Language Processing

See the Forest for the Trees: Loosely Speculative Decoding via Visual-Semantic Guidance for Efficient Inference of Video LLM s

Yicheng Ji · Jun Zhang · Jinpeng Chen · Cong Wang · Lidan Shou · Gang Chen · Huan Li

摘要

Video Large Language Models (Video-LLMs) excel in video understanding but suffer from high inference latency due to autoregressive generation. Speculative Decoding (SD) mitigates this by applying a draft-and-verify paradigm, yet existing methods are constrained by rigid exact-match rules, severel...

效率与系统多模态代码OpenReview 项目页

常见合作者