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Yi Zheng

AAAI 2026ACL 2026推理可解释性强化学习与后训练
新星分资深
16
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核心/参与5
方向广度9
合作网络3
0 一作 · 2 篇 · AAAI 2026 / ACL 2026

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2026 顶会论文

2
作者位次 #4/5ACL 2026Poster· Natural Language Processing

Punctuation-Steered Representation Fine-Tuning

Zheng Gong · Ying Sun · Ping Li · Yi Zheng · Zhefeng Wang

摘要

Representation Fine-tuning (ReFT), a recently proposed parameter-efficient fine-tuning (PeFT) method, significantly improves parameter efficiency by modifying the representation space alone. However, directly applying ReFT, which alters a fixed number of representations at the beginning and end p...

推理可解释性强化学习与后训练OpenReview 项目页

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