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KS

Kartik Sharma

ICLR 2026×2ACL 2026可解释性理论与学习动力学社会与人本检索与知识效率与系统
新星分新星
80
一作贡献60
核心/参与12
方向广度13
合作网络3
2 一作 · 3 篇 · ICLR 2026 / ACL 2026

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2026 顶会论文

3
一作ICLR 2026Poster· Deep Learning / Generative Models and Autoencoders

COLD-Steer: Steering Large Language Models via In-Context One-step Learning Dynamics

Kartik Sharma · Rakshit Trivedi

可解释性理论与学习动力学OpenReview
作者位次 #2/7ACL 2026Poster· Natural Language Processing

SARA : Selective and Adaptive Retrieval-augmented Generation with Context Compression

Yiqiao Jin · Kartik Sharma · Vineeth Rakesh · Yingtong Dou · Menghai Pan · Mahashweta Das · Srijan Kumar

摘要

Retrieval-augmented generation (RAG) extends large language models (LLMs) with external knowledge, but it must balance limited effective context, redundant retrieved evidence, and the loss of fine-grained facts under aggressive compression. Pure compression-based approaches reduce input size but...

检索与知识可解释性效率与系统OpenReview 项目页

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