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

Shengchao Liu

AAAI 2026ACL 2026推理效率与系统数据与预训练对齐与偏好理论与学习动力学
新星分新星
65
一作贡献30
核心/参与5
方向广度13
合作网络9
1 一作 · 2 篇 · AAAI 2026 / 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

2
作者位次 #4/8ACL 2026Poster· Natural Language Processing

Can Reasoning Path still be Effective as Input? Bridging Post-Reasoning to Chain-of-Thought Compression

Chengzhengxu Li · Xiaoming Liu · Zhaohan Zhang · Shengchao Liu · Guoxin Ma · Yu Lan · Cong Wang · Chao Shen

摘要

Recent developments have enabled advanced reasoning in Large Language Models (LLMs) via long Chain-of-Thought (CoT), trading efficiency during inference for performance. Existing works focus on compressing generated CoT in reasoning, which impairs the necessary information for deriving the correc...

推理效率与系统数据与预训练OpenReview 项目页

常见合作者