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

Ningyuan Liu

AAAI 2026ACL 2026推理效率与系统对齐与偏好安全可解释性
新星分贡献者
48
一作贡献0
核心/参与17
方向广度13
合作网络6
0 一作 · 2 篇 · AAAI 2026 / 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

2
作者位次 #4/5ACL 2026Findings· Findings of ACL

RACC : Regret-Aware Confidence Calibration for Consistent Masked Discrete Diffusion Decoding

Qinglin Zeng · jusheng zhang · Jing Yang · Ningyuan Liu · Keze Wang

摘要

Masked Discrete Diffusion Models (MDMs) enable parallel generation via iterative refinement. However, we identify a critical decisional mismatch. The MDM architecture is inherently dynamic and capable of sensing context shifts. In contrast, prevailing decoding paradigms remain static and myopic....

推理效率与系统对齐与偏好OpenReview 项目页

常见合作者