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Shwan Ashrafi

ACL 2026ICML 2026理论与学习动力学智能体与工具可解释性推理效率与系统
新星分新星
65
一作贡献30
核心/参与12
方向广度13
合作网络3
1 一作 · 2 篇 · ACL 2026 / ICML 2026

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2026 顶会论文

2
一作ICML 2026Poster· Deep Learning / Theory

The Crowded Embedding Space: A Mean-Field Mechanism for Emergent Marginalization in Retrieval-Augmented Agents

Shwan Ashrafi · Dan Roth

理论与学习动力学智能体与工具可解释性OpenReview
作者位次 #2/8ACL 2026Findings· Findings of ACL

Budget-Aware Anytime Reasoning with LLM -Synthesized Preference Data

Xuanming Zhang · Shwan Ashrafi · Aziza Mirsaidova · Amir H. Rezaeian · Miguel Ballesteros · Lydia B. Chilton · Zhou Yu · Dan Roth

摘要

We study the reasoning behavior of large language models (LLMs) under limited computation budgets. In such settings, producing useful partial solutions quickly is often more practical than exhaustive reasoning, which incurs high inference costs. Many real-world tasks, such as trip planning, requi...

推理效率与系统对齐与偏好OpenReview 项目页

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