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LC

Lihu Chen

ACL 2026ICLR 2026多模态推理可解释性智能体与工具
新星分新星
66
一作贡献30
核心/参与12
方向广度11
合作网络6
1 一作 · 2 篇 · ACL 2026 / ICLR 2026

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2026 顶会论文

2
作者位次 #2/6ACL 2026Poster· Natural Language Processing

A gent C o M a: A Compositional Benchmark Mixing Commonsense and Mathematical Reasoning in Real-World Scenarios

Lisa Alazraki · Lihu Chen · Ana Brassard · Joe Stacey · Hossein A. Rahmani · Marek Rei

摘要

Large Language Models (LLMs) have achieved high accuracy on complex commonsense and mathematical problems that involve the composition of multiple reasoning steps. However, current compositional benchmarks testing these skills tend to focus on either commonsense or math reasoning, whereas LLM age...

推理可解释性智能体与工具OpenReview 项目页

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