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

Ryo Furukawa

ACL 2026智能体与工具推理对齐与偏好
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 #5/11ACL 2026Findings· Findings of ACL

Preference Estimation via Opponent Modeling in Multi-Agent Negotiation

Yuta Konishi · Kento Yamamoto · Eisuke Sonomoto · Rikuho Takeda · Ryo Furukawa · Yusuke Muraki · Takafumi Shimizu · Kazuma Fukumura · Yuya Kanemoto · Takayuki Ito · Shiyao Ding

摘要

Automated negotiation in complex, multi-party and multi-issue settings critically depends on accurate opponent modeling. However, conventional numerical-only approaches fail to capture the qualitative information embedded in natural language interactions, resulting in unstable and incomplete pref...

智能体与工具推理对齐与偏好OpenReview 项目页

常见合作者