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Jing Xiao

ACL 2026ICLR 2026评测与基准可解释性效率与系统强化学习与后训练
新星分资深
18
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核心/参与5
方向广度11
合作网络3
0 一作 · 2 篇 · ACL 2026 / ICLR 2026

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2026 顶会论文

2
作者位次 #7/7ACL 2026Findings· Findings of ACL

Astra: Activation-Space Tail-Eigenvector Low-Rank Adaptation of Large Language Models

Kainan Liu · Yong Zhang · Ning Cheng · Yun Zhu · Yanmeng Wang · Shaojun Wang · Jing Xiao

摘要

Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) methods, especially LoRA, are widely used for adapting pre-trained models to downstream tasks due to their computational and storage efficiency. However, in the context of LoRA and its variants, the potential of activation subspaces corresponding to tail eig...

效率与系统强化学习与后训练评测与基准OpenReview 项目页

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