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

Alisa Liu

ACL 2026ICML 2026可解释性多模态长上下文与架构
新星分贡献者
50
一作贡献0
核心/参与17
方向广度9
合作网络12
0 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
作者位次 #3/13ACL 2026Poster· Natural Language Processing

When One LLM Drools, Multi- LLM Collaboration Rules

Shangbin Feng · Wenxuan Ding · Alisa Liu · Zifeng Wang · Weijia Shi · Yike Wang · Shannon Zejiang Shen · Xiaochuang Han · Hunter Lang · Chen-Yu Lee · Tomas Pfister · Yejin Choi · Yulia Tsvetkov

摘要

This position paper argues that in many realistic (i.e., complex, contextualized, subjective) scenarios, one LLM is not enough to produce a reliable output. We challenge the status quo of relying solely on a single general-purpose LLM and argue for multi-LLM collaboration to better represent the...

可解释性多模态长上下文与架构OpenReview 项目页

常见合作者