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Adam Dejl

ACL 2026NeurIPS 2026效率与系统安全可解释性
新星分新星
63
一作贡献30
核心/参与12
方向广度9
合作网络3
1 一作 · 2 篇 · ACL 2026 / NeurIPS 2026

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2026 顶会论文

2
一作ACL 2026Findings· Findings of ACL

Comprehensiveness Metrics for Automatic Evaluation of Factual Recall in Text Generation

Adam Dejl · James Barry · Alessandra Pascale · Javier Carnerero-Cano

摘要

Despite demonstrating remarkable performance across a wide range of tasks, large language models (LLMs) have also been found to frequently produce outputs that are incomplete or selectively omit key information. In sensitive domains, such omissions can result in significant harm comparable to tha...

安全可解释性效率与系统OpenReview 项目页

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