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

Yang Wu

ACL 2026推理效率与系统智能体与工具
新星分新星
53
一作贡献30
核心/参与0
方向广度6
合作网络6
1 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
一作ACL 2026Findings· Findings of ACL

Internalizing Multi-Agent Reasoning for Accurate and Efficient LLM -based Recommendation

Yang Wu · Haoze Wang · Qian Li · Jun Zhang · Huan Yu · Jie Jiang

摘要

Large Language Models (LLMs) are reshaping recommender systems by leveraging extensive world knowledge and semantic reasoning to interpret user intent. However, effectively integrating these capabilities with collaborative signals while avoiding prohibitive inference latency remains a critical bo...

推理效率与系统智能体与工具OpenReview 项目页

常见合作者