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SJ

Sanghwan Jang

AAAI 2026ICML 2026SIGIR 2026检索与知识数据与预训练推理安全强化学习与后训练
新星分新星
75
一作贡献30
核心/参与28
方向广度16
合作网络3
1 一作 · 3 篇 · AAAI 2026 / ICML 2026 / SIGIR 2026

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2026 顶会论文

3
作者位次 #2/4SIGIR 2026Oral· Information Retrieval (Full)

Filling the Gaps: Selective Knowledge Augmentation for LLM Recommenders

Jaehyun Lee · Sanghwan Jang · SeongKu Kang · Hwanjo Yu

摘要

Large language models (LLMs) have recently emerged as powerful training-free recommenders. However, their knowledge of individual items is inevitably uneven due to imbalanced information exposure during pretraining, a phenomenon we refer to as knowledge gap problem. To address this, most prior me...

数据与预训练检索与知识推理OpenReview

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