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

Minghan Li

ICML 2026对齐与偏好强化学习与后训练效率与系统
新星分新星
55
一作贡献35
核心/参与0
方向广度6
合作网络3
1 一作 · 1 篇 · ICML 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ICML 2026Spotlight· Applications / Chemistry, Physics, and Earth Sciences

FIDIA: Function-Informed Sequence Design via Inference-Aligned Policy Optimization

Minghan Li · fengji Li · Yilin Tao · Yue Deng

对齐与偏好强化学习与后训练效率与系统OpenReview

常见合作者