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ZT

Zhengyang Tang

ACL 2026ICML 2026推理效率与系统强化学习与后训练
新星分新星
62
一作贡献30
核心/参与5
方向广度9
合作网络9
1 一作 · 2 篇 · ACL 2026 / ICML 2026

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2026 顶会论文

2
作者位次 #4/5ACL 2026Poster· Natural Language Processing

Cut Your Losses! Learning to Prune Paths Early for Efficient Parallel Reasoning

Jiaxi Bi · Tongxu Luo · Wenyu Du · Zhengyang Tang · Benyou Wang

摘要

Parallel reasoning enhances Large Reasoning Models (LRMs) but incurs prohibitive costs due to futile paths caused by early errors. To mitigate this, path pruning at the prefix level is essential, yet existing research remains fragmented without a standardized framework. In this work, we propose t...

效率与系统推理强化学习与后训练OpenReview 项目页

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