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

Taha Ceritli

ACL 2026效率与系统
新星分贡献者
21
一作贡献0
核心/参与5
方向广度2
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 #3/6ACL 2026Poster· Natural Language Processing

K-Merge: Online Continual Merging of Adapters for On-device Large Language Models

Donald Shenaj · Ondrej Bohdal · Taha Ceritli · Mete Ozay · Pietro Zanuttigh · Umberto Michieli

摘要

On-device deployment of Large Language Models (LLMs) frequently leverages Low-Rank Adapters (LoRAs) to support diverse downstream tasks under tight resource constraints. To address the limited storage capacity of mobile devices, recent works have explored model merging techniques to fuse multiple...

效率与系统OpenReview 项目页

常见合作者