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

Yanjie Fu

AAAI 2026×3ACL 2026ICLR 2026KDD 2026推理效率与系统社会与人本检索与知识多模态
新星分资深
38
一作贡献0
核心/参与24
方向广度19
合作网络12
0 一作 · 6 篇 · AAAI 2026 / ACL 2026 / ICLR 2026 / KDD 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

6
作者位次 #7/8ACL 2026Findings· Findings of ACL

Does Theory of Mind Improvement Really Benefit Human- AI Interactions? Empirical Findings from Interactive Evaluations

Nanxu Gong · Zixin Chen · Haotian Li · Zishu Zhao · Jianxun Lian · Huamin Qu · Yanjie Fu · Xing Xie

摘要

Improving the Theory of Mind (ToM) capability of Large Language Models (LLMs) is crucial for effective social interactions between these AI models and humans. However, the existing benchmarks often measure ToM capability improvement through story-reading, multiple-choice questions from a third-pe...

评测与基准社会与人本推理OpenReview 项目页

常见合作者