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

Lisa Alazraki

ACL 2026ICML 2026智能体与工具多模态推理可解释性
新星分新星
79
一作贡献70
核心/参与0
方向广度11
合作网络6
2 一作 · 2 篇 · 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

2
一作ICML 2026Poster· Applications / Language, Speech and Dialog

Scaling Small Agents Through Strategy Auctions

Lisa Alazraki · Shen · Yoram Bachrach · Akhil Mathur

智能体与工具多模态OpenReview
一作ACL 2026Poster· Natural Language Processing

A gent C o M a: A Compositional Benchmark Mixing Commonsense and Mathematical Reasoning in Real-World Scenarios

Lisa Alazraki · Lihu Chen · Ana Brassard · Joe Stacey · Hossein A. Rahmani · Marek Rei

摘要

Large Language Models (LLMs) have achieved high accuracy on complex commonsense and mathematical problems that involve the composition of multiple reasoning steps. However, current compositional benchmarks testing these skills tend to focus on either commonsense or math reasoning, whereas LLM age...

推理可解释性智能体与工具OpenReview 项目页

常见合作者