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

Tianqi Jiang

AAAI 2026ACL 2026效率与系统可解释性评测与基准强化学习与后训练
新星分贡献者
55
一作贡献30
核心/参与0
方向广度11
合作网络3
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 #5/5ACL 2026Findings· Findings of ACL

Hebbian-Guided Bi-Directional Rank Adaptation for Parameter-Efficient Fine-Tuning

Xing Zhao · Liu Yang · Xi-Le Zhao · Yueqi Yang · Tianqi Jiang

摘要

Low-Rank Adaptation (LoRA) is a widely used method to fine-tune large language models, extremely reducing computational and storage costs. But its fixed-rank design cannot well capture the varying importance across different layers, limiting its flexibility. Dynamic rank allocation methods mitiga...

效率与系统可解释性评测与基准OpenReview 项目页
一作AAAI 2026Poster· Artificial Intelligence

Less Is More: Rethinking Parameter-Efficient Fine-Tuning from a Subtractive Perspective

Tianqi Jiang · Liu Yang · Xi-Le Zhao · Zixuan Qin · Qinghua Hu

强化学习与后训练效率与系统OpenReview

常见合作者