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

Huajie Li

ACL 2026多模态数据与预训练多语言与语言学
新星分贡献者
27
一作贡献0
核心/参与5
方向广度6
合作网络6
0 一作 · 1 篇 · ACL 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

1
作者位次 #5/9ACL 2026Workshop· ACL System Demonstrations

D ata A rc- S yn D ata-Toolkit: A Unified Closed-Loop Framework for Multi-Path, Multimodal, and Multilingual Data Synthesis

Zhichao Shi · Cehao Yang · Hao Zhou · Xiaojun Wu · Huajie Li · Xuhui Jiang · Chengjin Xu · Yuanzhuo Wang · Jian Guo

摘要

Synthetic data has emerged as a crucial solution to the data scarcity bottleneck in large language models (LLMs), particularly for specialized domains and low-resource languages. However, the broader adoption of existing synthetic data tools is severely hindered by convoluted workflows, fragmente...

多模态数据与预训练多语言与语言学OpenReview 项目页

常见合作者