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

Yeonjun In

ACL 2026ICLR 2026可解释性多模态效率与系统强化学习与后训练安全
新星分新星
63
一作贡献30
核心/参与5
方向广度13
合作网络6
1 一作 · 2 篇 · ACL 2026 / ICLR 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
一作ACL 2026Poster· Natural Language Processing

Reasoning Structure Matters for Safety Alignment of Reasoning Models

Yeonjun In · Wonjoong Kim · Sangwu Park · Chanyoung Park

摘要

Large reasoning models (LRMs) achieve strong performance on complex reasoning tasks but often generate harmful responses to malicious user queries. This paper investigates the underlying cause of these safety risks and shows that the issue lies in the reasoning structure itself. Based on this ins...

强化学习与后训练安全推理OpenReview 项目页

常见合作者