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

Xinyun Liu

ACL 2026强化学习与后训练推理对齐与偏好
新星分贡献者
22
一作贡献0
核心/参与5
方向广度6
合作网络3
0 一作 · 1 篇 · ACL 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

1
作者位次 #5/6ACL 2026Findings· Findings of ACL

Generalizable LLM Learning of Graph Synthetic Data with Post-training Alignment

Yizhuo Zhang · Heng Wang · Shangbin Feng · Zhaoxuan Tan · Xinyun Liu · Yulia Tsvetkov

摘要

Previous research has sought to enhance the graph reasoning capabilities of LLMs by supervised fine-tuning on synthetic graph data. While these led to specialized LLMs better at solving graph algorithm problems, we don’t need LLMs for shortest path: we need generalization from synthetic graph dat...

强化学习与后训练推理对齐与偏好OpenReview 项目页

常见合作者