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

Mingrui Zhu

ICML 2026×2AAAI 2026CVPR 2026SIGIR 2026对齐与偏好多模态效率与系统检索与知识强化学习与后训练
新星分新星
77
一作贡献30
核心/参与20
方向广度19
合作网络12
1 一作 · 5 篇 · ICML 2026 / AAAI 2026 / CVPR 2026 / SIGIR 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

5
作者位次 #10/11SIGIR 2026Poster· Information Retrieval (Industry)

DIVER: Unlocking Diversity in Ad Headline Generation with Large Language Models

Chang Wang · Siyu Yan · Depeng Yuan · Yuqi Chen · Yanhua Huang · Yuanhang Zheng · Shuhao Li · Yinqi Zhang · Kedi Chen · Mingrui Zhu · Ruiwen Xu

摘要

While Large Language Models (LLMs) possess remarkable generative capabilities, generating diversified and engaging ad headlines in industrial applications remains challenging. Conventional training paradigms often suffer from mode collapse, converging on dominant data patterns and yielding homoge...

效率与系统对齐与偏好强化学习与后训练OpenReview

常见合作者