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Bo Han

ICLR 2026×15CVPR 2026×2ACL 2026安全社会与人本多模态强化学习与后训练推理
OROpenReview
新星分资深
49
一作贡献0
核心/参与64
方向广度16
合作网络12
0 一作 · 18 篇 · ICLR 2026 / CVPR 2026 / ACL 2026

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2026 顶会论文

18
作者位次 #4/5ICLR 2026Poster· Social Aspects / Trustworthy Machine Learning

AEGIS: Adversarial Target-Guided Retention-Data-Free Robust Concept Erasure from Diffusion Models

Fengpeng Li · Kemou Li · Qizhou Wang · Bo Han · Jiantao Zhou

安全社会与人本OpenReview
作者位次 #4/6ACL 2026Poster· Natural Language Processing

Select Before Use: On the Importance of Reference Model Selection in Preference Alignment

Muyang Li · Runze Wu · an Jiaotong University) · Bo Han · Daoyi Dong · Tongliang Liu

摘要

The post-training stage of Large Language Models (LLMs) typically involves Supervised Fine-Tuning (SFT) followed by preference alignment to ensure LLM to generate safe, helpful, and instruction-aligned content. The SFT model critically serves as both the initialization and reference model for sub...

对齐与偏好强化学习与后训练OpenReview 项目页

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