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

Hong Cheng

ICLR 2026×4KDD 2026×2ACL 2026CVPR 2026检索与知识强化学习与后训练效率与系统对齐与偏好多模态
新星分贡献者
76
一作贡献0
核心/参与48
方向广度19
合作网络12
0 一作 · 8 篇 · ICLR 2026 / KDD 2026 / ACL 2026 / CVPR 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

8
作者位次 #5/7ACL 2026Poster· Natural Language Processing

Understanding the Behaviors of Environment-aware Information Retrieval

Ruifeng Yuan · Chaohao Yuan · David Dai · Yu Rong · Hong Cheng · Hou Pong Chan · Chenghao Xiao

摘要

Recent retrieval-augmented generation (RAG) approaches have demonstrated strong capability in handling complex queries, yet current research overlooks a critical challenge: different retrievers require fundamentally different query formulation strategies for optimal performance. In this work, we...

检索与知识强化学习与后训练代码OpenReview 项目页

常见合作者