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

Efstratios Zaradoukas

ACL 2026ICLR 2026安全强化学习与后训练社会与人本可解释性评测与基准
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ICLR 2026Poster· Social Aspects / Trustworthy Machine Learning

Reinforcement Unlearning via Group Relative Policy Optimization

Efstratios Zaradoukas · Bardh Prenkaj · Gjergji Kasneci

强化学习与后训练安全社会与人本OpenReview
作者位次 #3/5ACL 2026Findings· Findings of ACL

Analysing the Safety Pitfalls of Steering Vectors

Yuxiao Li · Alina Fastowski · Efstratios Zaradoukas · Bardh Prenkaj · Gjergji Kasneci

摘要

Activation steering has emerged as a powerful tool to shape LLM behaviour without the need for weight updates. While its inherent brittleness and unreliability are well-documented, its safety implications remain underexplored. In this work, we present a systematic safety audit of steering vectors...

安全可解释性评测与基准OpenReview 项目页

常见合作者