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Shufan Yang

AAAI 2026ACL 2026CVPR 2026强化学习与后训练多模态效率与系统安全
新星分新星
81
一作贡献70
核心/参与5
方向广度14
合作网络3
2 一作 · 3 篇 · AAAI 2026 / ACL 2026 / CVPR 2026

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2026 顶会论文

3
一作ACL 2026Poster· Natural Language Processing

AEA : Adaptive Expert Allocation Improves Sentence Embeddings from Mixture-of-Experts LLM

Shufan Yang · Zifeng Cheng · Zhiwei Jiang · Qingfeng Qi · Yafeng Yin · Cong Wang · Ao Zhou · Qing Gu

摘要

Extracting embeddings directly from Mixture-of-Experts (MoE) models is a promising yet underexplored direction that requires no additional data or fine-tuning. While previous studies have utilized semantic compression prompts or expert routing information to improve sentence embeddings, they typi...

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