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

Andrey Veprikov

AAAI 2026ACL 2026ICML 2026效率与系统检索与知识强化学习与后训练
新星分新星
69
一作贡献30
核心/参与17
方向广度12
合作网络6
1 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
一作ACL 2026Poster· Natural Language Processing

W eight L o RA : Keep Only Necessary Adapters

Andrey Veprikov · Vladimir Solodkin · Zyl Alexander · Andrey V. Savchenko · Aleksandr Beznosikov

摘要

The widespread utilization of language models in modern applications is inconceivable without Parameter-Efficient Fine-Tuning techniques, such as low-rank adaptation ( LoRA ), which adds trainable adapters to selected layers. Although LoRA may obtain accurate solutions, it requires significant me...

效率与系统检索与知识强化学习与后训练OpenReview 项目页

常见合作者