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

Qiang Wang

ACL 2026推理强化学习与后训练检索与知识
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 #4/7ACL 2026Findings· Findings of ACL

R epo D istill: Distilling Repository Knowledge through Compression-Aware Budget Allocation and Policy Optimization

Xin Yin · Zixiang Ding · Yiang Zhang · Qiang Wang · Rui Wang · Chao Ni · Zhe Cui

摘要

Large Language Models (LLMs) have achieved strong performance on many code-related tasks, yet they still struggle with repository-level scenarios where reasoning depends on long, noisy, and structurally complex contexts. While existing retrieval methods, including both similarity-based and graph-...

推理强化学习与后训练检索与知识OpenReview 项目页

常见合作者