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

Muling Wu

ACL 2026ICLR 2026强化学习与后训练效率与系统检索与知识长上下文与架构
新星分贡献者
42
一作贡献0
核心/参与10
方向广度11
合作网络9
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 #7/12ACL 2026Findings· Findings of ACL

Mitigating Position Bias in Transformers via Layer-Specific Positional Embedding Scaling

Zhenghua Wang · Yiran Ding · Changze Lv · Yixin Wu · Tianlong Li · Zhibo Xu · Muling Wu · Tianyuan Shi · Shizheng Li · Qi Qian · Xuanjing Huang · Xiaoqing Zheng

摘要

Large Language Models (LLMs) still struggle with the “lost-in-the-middle” problem, where critical information located in the middle of long-context inputs is often underrepresented or lost. While existing methods attempt to address this by combining multi-scale rotary position embeddings (RoPE),...

效率与系统检索与知识长上下文与架构OpenReview 项目页

常见合作者