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YJ

Youngjoon Jang

NeurIPS 2026×3ACL 2026多模态对齐与偏好代码可解释性多语言与语言学
新星分新星
79
一作贡献30
核心/参与36
方向广度13
合作网络6
1 一作 · 4 篇 · NeurIPS 2026 / ACL 2026

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2026 顶会论文

4
作者位次 #2/3NeurIPS 2026Poster

On the Nature of Attention Sink that Shapes Decoding Strategy in Omni-LLMs

Suho Yoo · Youngjoon Jang · Joon Son Chung

作者位次 #2/3NeurIPS 2026Poster

Who Says What: Symbolic Trimodal Binding Mechanisms in Audio-Visual LLMs

Jihoo Jung · Youngjoon Jang · Joon Son Chung

多模态可解释性OpenReview
作者位次 #2/6ACL 2026Poster· Natural Language Processing

Segment, Embed, and Align: A Universal Recipe for Aligning Subtitles to Signing

Zifan Jiang · Youngjoon Jang · Liliane Momeni · Gul Varol · Sarah Ebling · Andrew Zisserman

摘要

The goal of this work is to develop a universal approach for aligning subtitles (i.e., spoken language text with corresponding timestamps) to continuous sign language videos. Prior approaches typically rely on end-to-end training tied to a specific language or dataset, which limits their generali...

数据与预训练对齐与偏好多模态OpenReview 项目页

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