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

Qinglin Meng

ACL 2026NeurIPS 2026可解释性对齐与偏好效率与系统
新星分贡献者
51
一作贡献0
核心/参与24
方向广度9
合作网络6
0 一作 · 2 篇 · ACL 2026 / NeurIPS 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
作者位次 #2/4ACL 2026Poster· Natural Language Processing

Towards Intrinsic Interpretability of Large Language Models: A Survey of Design Principles and Architectures

Yutong Gao · Qinglin Meng · Yuan Zhou · Liangming Pan

摘要

While Large Language Models (LLMs) have achieved strong performance across many NLP tasks, their opaque internal mechanisms hinder trustworthiness and safe deployment. Existing surveys in explainable AI largely focus on post-hoc explanation methods that interpret trained models through external a...

可解释性对齐与偏好效率与系统OpenReview 项目页

常见合作者