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Xingwu Chen

ACL 2026ICLR 2026推理可解释性多模态强化学习与后训练对齐与偏好
新星分新星
79
一作贡献70
核心/参与0
方向广度13
合作网络3
2 一作 · 2 篇 · ACL 2026 / ICLR 2026

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2026 顶会论文

2
一作ICLR 2026Poster· Theory / Interpretability and Visualization

Reshaping Reasoning in LLMs: A Theoretical Analysis of RL Training Dynamics through Pattern Selection

Xingwu Chen · Tianle Li · Difan Zou

推理可解释性多模态OpenReview
一作ACL 2026Findings· Findings of ACL

Breaking Contextual Inertia: Reinforcement Learning with Single-Turn Anchors for Stable Multi-Turn Interaction

Xingwu Chen · Zhanqiu Zhang · Steven Y. Guo · Difan Zou

摘要

While LLMs demonstrate strong reasoning capabilities when provided with full information in a single turn, they exhibit substantial vulnerability in multi-turn interactions. Specifically, when information is revealed incrementally or requires updates, models frequently fail to integrate new const...

推理强化学习与后训练对齐与偏好OpenReview 项目页

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