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

Wenjing Cao

ACL 2026推理多模态数据与预训练
新星分贡献者
42
一作贡献0
核心/参与12
方向广度6
合作网络12
0 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
作者位次 #2/10ACL 2026Findings· Findings of ACL

When Slower Isn’t Truer: Inverse Scaling Law of Truthfulness in Multimodal Reasoning

Sitong Fang · Wenjing Cao · Jiahao Li · Xuyao Wang · Chi-Min Chan · Sirui Han · Juntao Dai · Yike Guo · Yaodong Yang · Jiaming Ji

摘要

Reasoning models have attracted increasing attention for their ability to tackle complex tasks, embodying the System II (slow thinking) paradigm in contrast to System I (fast, intuitive responses). Yet a key question remains: Does slower reasoning necessarily lead to more truthful answers? Our fi...

推理多模态数据与预训练OpenReview 项目页

常见合作者