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

Jianda Chen

ACL 2026ICLR 2026评测与基准强化学习与后训练可解释性智能体与工具安全
新星分贡献者
54
一作贡献0
核心/参与24
方向广度13
合作网络6
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 #2/3ICLR 2026Poster· Reinforcement Learning / Deep RL

Bridging Successor Measure and Online Policy Learning with Flow Matching-Based Representations

Haosen Shi · Jianda Chen · Sinno Jialin Pan

强化学习与后训练可解释性评测与基准OpenReview
作者位次 #2/4ACL 2026Findings· Findings of ACL

From Tasks to Teams: A Risk-First Evaluation Framework for Multi-Agent LLM Systems in Finance

Zichen Chen · Jianda Chen · Jiaao Chen · Misha Sra

摘要

Current financial benchmarks prioritize large language models (LLMs) for task accuracy and portfolio returns, yet overlook risks arising from multi-agent cooperation, tool-sharing, and real-world financial actions. We introduce M-SAEA, a Multi-agent, Safety-Aware Evaluation Agent that audits LLM...

智能体与工具评测与基准安全OpenReview 项目页

常见合作者