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

Matthew R. DeVerna

ACL 2026检索与知识推理评测与基准
新星分新星
51
一作贡献30
核心/参与0
方向广度6
合作网络3
1 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
一作ACL 2026Findings· Findings of ACL

Large Language Models Require Curated Context for Reliable Political Fact-Checking— E ven with Reasoning and Web Search

Matthew R. DeVerna · Kai-Cheng Yang · Harry Yaojun Yan · Filippo Menczer

摘要

Large language models (LLMs) have raised hopes for automated end-to-end fact-checking, but prior studies report mixed results. As mainstream chatbots increasingly ship with reasoning capabilities and web search tools—and millions of users already rely on them for verification—rigorous evaluation...

检索与知识推理评测与基准OpenReview 项目页

常见合作者