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

Ling Shao

CVPR 2026×2ICML 2026×2AAAI 2026ACL 2026多模态检索与知识效率与系统理论与学习动力学评测与基准
新星分资深
36
一作贡献0
核心/参与20
方向广度19
合作网络12
0 一作 · 6 篇 · CVPR 2026 / ICML 2026 / AAAI 2026 / 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

6
作者位次 #3/4ICML 2026Poster· General Machine Learning / Transfer, Multitask and Meta-learning

Segment Anything with Robust Uncertainty-Accuracy Correlation

Hongyou Zhou · Marc Toussaint · Ling Shao · Zihan Ye

作者位次 #3/3ICML 2026Poster· Applications / Computer Vision

Task-Aware Structured Memory for Dynamic Multi-modal In-Context Learning

Zhirui Chen · Ziwei Chen · Ling Shao

多模态检索与知识理论与学习动力学OpenReview
作者位次 #3/3ACL 2026Findings· Findings of ACL

S truct KV : Preserving the Structural Skeleton for Scalable Long-Context Inference

Zhirui Chen · Peiyang Liu · Ling Shao

摘要

As Large Language Models (LLMs) scale to support context windows exceeding one million tokens, the linear growth of Key-Value (KV) cache imposes severe memory capacity and bandwidth bottlenecks, constraining the efficiency of long-context inference. Existing compression approaches typically prior...

效率与系统检索与知识评测与基准OpenReview 项目页

常见合作者