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

Radha Gulhane

ACL 2026推理对齐与偏好可解释性
新星分新星
48
一作贡献30
核心/参与0
方向广度6
合作网络0
1 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
一作ACL 2026Findings· Findings of ACL

Beyond Monolithic Rewards: Hybrid Multi-Aspect Reward Optimization

Radha Gulhane · Sathish Reddy Indurthi

摘要

Reinforcement learning optimization policies have traditionally relied on a single reward mechanism, most commonly a model-based reward. Such monolithic rewards often lack confidence calibration across domain-specific tasks and fail to capture diverse aspects of model responses. This approach req...

推理对齐与偏好可解释性OpenReview 项目页

常见合作者