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

Tiesunlong Shen

AAAI 2026ACL 2026NeurIPS 2026智能体与工具推理强化学习与后训练对齐与偏好效率与系统
新星分新星
71
一作贡献30
核心/参与10
方向广度16
合作网络12
1 一作 · 3 篇 · AAAI 2026 / ACL 2026 / NeurIPS 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

3
作者位次 #5/8ACL 2026Findings· Findings of ACL

P rompt- R 1: Collaborative Automatic Prompting Framework via End-to-end Reinforcement Learning

Wenjin Liu · Haoran Luo · Xueyuan Lin · Haoming Liu · Tiesunlong Shen · Jiapu Wang · Rui Mao · Erik Cambria

摘要

Recently, various excellent and powerful large language models (LLMs) have been utilized to solve a wide range of human problems. However, when faced with complex problems, most users are often unable to provide accurate and effective prompts to interact with LLMs, thus limiting their performance...

推理智能体与工具强化学习与后训练OpenReview 项目页

常见合作者