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

Robert Litschko

ACL 2026推理对齐与偏好可解释性
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 #4/6ACL 2026Findings· Findings of ACL

Decoupling the Effect of Chain-of-Thought Reasoning: A Human Label Variation Perspective

Beiduo Chen · Tiancheng Hu · Caiqi Zhang · Robert Litschko · Anna Korhonen · Barbara Plank

摘要

Reasoning-tuned LLMs utilizing long Chain-of-Thought (CoT) excel at single-answer tasks, yet their ability to model Human Label Variation—which requires capturing probabilistic ambiguity rather than resolving it—remains underexplored. We investigate this through systematic disentanglement experim...

推理对齐与偏好可解释性OpenReview 项目页

常见合作者