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

Anda Cao

ACL 2026CVPR 2026多模态效率与系统对齐与偏好
新星分新星
64
一作贡献30
核心/参与5
方向广度9
合作网络12
1 一作 · 2 篇 · ACL 2026 / CVPR 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

Evolutionary Negative Module Pruning for Better L o RA Merging

Anda Cao · Zhuo Gou · Yi Wang · Kaixuan Chen · Yu Wang · Can Wang · Mingli Song · Jie Song

摘要

Merging multiple Low-Rank Adaptation (LoRA) experts into a single backbone is a promising approach for efficient multi-task deployment. While existing methods strive to alleviate interference via weight interpolation or subspace alignment, they rest upon the implicit assumption that all LoRA matr...

效率与系统对齐与偏好多模态OpenReview 项目页

常见合作者