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

Maziar Sanjabi

ACL 2026推理数据与预训练多模态
新星分资深
6
一作贡献0
核心/参与0
方向广度6
合作网络0
0 一作 · 1 篇 · ACL 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

1
作者位次 #4/4ACL 2026Poster· Natural Language Processing

To Think or Not to Think: The Hidden Cost of Meta-Training with Excessive C o T Examples

Vignesh Kothapalli · Ata Fatahibaarzi · Hamed Firooz · Maziar Sanjabi

摘要

Chain-of-thought (CoT) prompting combined with few-shot in-context learning (ICL) has unlocked significant reasoning capabilities in large language models (LLMs). However, ICL with CoT examples is ineffective on novel tasks when the pre-training knowledge is insufficient. We study this problem in...

推理数据与预训练多模态OpenReview 项目页

常见合作者