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Yongchan Kwon

ACL 2026ICML 2026评测与基准智能体与工具安全推理
新星分新星
61
一作贡献30
核心/参与5
方向广度11
合作网络6
1 一作 · 2 篇 · ACL 2026 / ICML 2026

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2026 顶会论文

2
一作ACL 2026Findings· Findings of ACL

R eason IF : Large Reasoning Models Fail to Follow Instructions During Reasoning

Yongchan Kwon · Shang Zhu · Federico Bianchi · Kaitlyn Zhou · James Zou

摘要

The ability of large language models (LLMs) to follow user instructions is central to their reliability, safety, and usefulness. While prior studies assess instruction adherence in the model’s main responses, we argue that it is also critical for large reasoning models (LRMs) to follow user instr...

评测与基准安全推理OpenReview 项目页

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