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

YU Zhe

ACL 2026CCS 2026评测与基准效率与系统检索与知识安全数据与预训练
新星分贡献者
55
一作贡献0
核心/参与28
方向广度13
合作网络3
0 一作 · 2 篇 · ACL 2026 / CCS 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
作者位次 #2/3ACL 2026Poster· Natural Language Processing

When Benchmarks Leak: Inference-Time Decontamination for LLM s

Jianzhe Chai · YU Zhe · Jun Sakuma

摘要

Benchmark-based evaluation is the de facto standard for comparing large language models (LLMs). However, its reliability is increasingly threatened by test set contamination, where test samples or their close variants leak into training data and artificially inflate reported performance. To addre...

评测与基准效率与系统检索与知识OpenReview 项目页
作者位次 #2/4CCS 2026Oral· Computer & Communications Security

One Leak Away: How Pretrained Model Exposure Amplifies Jailbreak Risks in Finetuned LLMs

Yixin Tan · YU Zhe · Rui Wen · Jun Sakuma

安全数据与预训练OpenReview

常见合作者