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

Xiaojie Gu

ACL 2026可解释性评测与基准检索与知识
新星分新星
48
一作贡献30
核心/参与0
方向广度6
合作网络0
1 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
一作ACL 2026Findings· Findings of ACL

The Model Agreed, But Didn’t Learn: Diagnosing Surface Compliance in Large Language Models

Xiaojie Gu · Ziying Huang · Weicong Hong · Jian Xie · Renze Lou · Kai Zhang

摘要

Large Language Models (LLMs) internalize vast world knowledge as parametric memory, yet inevitably inherit the staleness and errors of their source corpora. Consequently, ensuring the reliability and malleability of these internal representations is imperative for trustworthy real-world deploymen...

可解释性评测与基准检索与知识OpenReview 项目页

常见合作者