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

Joaquin Vanschoren

ACL 2026ICLR 2026评测与基准多模态强化学习与后训练数据与预训练
新星分资深
11
一作贡献0
核心/参与0
方向广度11
合作网络0
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 #3/3ICLR 2026Poster· General Machine Learning / Transfer, Multitask and Meta-learning

How NOT to benchmark your SITE metric: Beyond Static Leaderboards and Towards Realistic Evaluation.

Prabhant Singh · Sibylle Hess · Joaquin Vanschoren

评测与基准OpenReview
作者位次 #4/4ACL 2026Findings· Findings of ACL

Automatic Combination of Sample Selection Strategies for Few-Shot Learning

Branislav Pecher · Ivan Srba · Maria Bielikova · Joaquin Vanschoren

摘要

In few-shot learning, the selection of samples has a significant impact on the performance of the model. While effective sample selection strategies are well-established in supervised settings, research on large language models largely overlooks them, favouring strategies specifically tailored to...

多模态强化学习与后训练数据与预训练OpenReview 项目页

常见合作者