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

Zhicai Wang

AAAI 2026×2ACL 2026ICLR 2026多模态安全强化学习与后训练可解释性评测与基准
新星分贡献者
66
一作贡献0
核心/参与34
方向广度16
合作网络9
0 一作 · 4 篇 · AAAI 2026 / 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

4
作者位次 #5/7ACL 2026Poster· Natural Language Processing

Mitigating Hallucinations in Large Vision-Language Models without Performance Degradation

Xingyu Zhu · Junfeng Fang · Shuo Wang · Beier Zhu · Zhicai Wang · Yonghui Yang · Xiangnan He

摘要

Large Vision-Language Models (LVLMs) exhibit powerful generative capabilities but frequently produce hallucinations that compromise output reliability. Fine tuning on annotated data devoid of hallucinations offers the most direct solution, while its high computational cost motivates recent repres...

可解释性安全多模态OpenReview 项目页

常见合作者