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

Egor Bogomolov

NeurIPS 2026×2ACL 2026代码可解释性检索与知识评测与基准安全
新星分贡献者
55
一作贡献0
核心/参与22
方向广度13
合作网络9
0 一作 · 3 篇 · NeurIPS 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

3
作者位次 #2/3ACL 2026Poster· Natural Language Processing

From Where Words Come: Efficient Regularization of Code Tokenizers Through Source Attribution

Pavel Chizhov · Egor Bogomolov · Ivan P. Yamshchikov

摘要

Efficiency and safety of Large Language Models (LLMs), among other factors, rely on the quality of tokenization. A good tokenizer not only improves inference speed and language understanding but also provides extra defense against jailbreak attacks and lowers the risk of hallucinations. In this w...

安全效率与系统代码OpenReview 项目页

常见合作者