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Zongxia Li

CVPR 2026×3ICLR 2026×2ACL 2026IROS 2026多模态推理强化学习与后训练效率与系统评测与基准
新星分新星
86
一作贡献30
核心/参与48
方向广度19
合作网络12
1 一作 · 7 篇 · CVPR 2026 / ICLR 2026 / ACL 2026 / IROS 2026

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2026 顶会论文

7
作者位次 #2/6ACL 2026Findings· Findings of ACL

Large Language Models Are Effective Human Annotation Assistants, But Not Good Independent Annotators

Feng Gu · Zongxia Li · Carlos R. Colon · Benjamin Evans · Ishani Mondal · Jordan Lee Boyd-Graber

摘要

Event annotation is important for identifying, monitoring, and understanding sociological trends. Although expert annotators set the gold standard, they are expensive and inefficient. While state-of-the-art NLP models are an attractive alternative, they are often evaluated on standalone subtasks...

推理效率与系统评测与基准OpenReview 项目页

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