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

Parsa Hosseini

ACL 2026ICLR 2026多模态安全智能体与工具对齐与偏好强化学习与后训练
新星分贡献者
48
一作贡献0
核心/参与17
方向广度13
合作网络6
0 一作 · 2 篇 · ACL 2026 / ICLR 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 #4/8ACL 2026Findings· Findings of ACL

Your LLM Agents are Temporally Blind: The Misalignment Between Tool Use Decisions and Human Time Perception

Yize Cheng · Arshia Soltani Moakhar · Chenrui Fan · Parsa Hosseini · Kazem Faghih · Zahra Sodagar · Wenxiao Wang · Soheil Feizi

摘要

Large language model (LLM) agents are increasingly used to interact with and execute tasks in dynamic environments. However, a critical yet overlooked limitation of these agents is that they, by default, assume a stationary context, failing to account for the real-world time elapsed between messa...

智能体与工具对齐与偏好强化学习与后训练OpenReview 项目页

常见合作者