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

Maria Bielikova

ACL 2026多模态强化学习与后训练数据与预训练
新星分贡献者
22
一作贡献0
核心/参与5
方向广度6
合作网络3
0 一作 · 1 篇 · ACL 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
作者位次 #3/4ACL 2026Findings· Findings of ACL

Automatic Combination of Sample Selection Strategies for Few-Shot Learning

Branislav Pecher · Ivan Srba · Maria Bielikova · Joaquin Vanschoren

摘要

In few-shot learning, the selection of samples has a significant impact on the performance of the model. While effective sample selection strategies are well-established in supervised settings, research on large language models largely overlooks them, favouring strategies specifically tailored to...

多模态强化学习与后训练数据与预训练OpenReview 项目页

常见合作者