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Rui Wang

ACL 2026可解释性对齐与偏好效率与系统
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56
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核心/参与0
方向广度6
合作网络9
1 一作 · 1 篇 · ACL 2026

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2026 顶会论文

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一作ACL 2026Poster· Natural Language Processing

C ache P rune: Teaching LLM s What Not to Follow via KV -Cache Editing

Rui Wang · Junda Wu · Yu Xia · Tong Yu · Ruiyi Zhang · Ryan A. Rossi · Subrata Mitra · Lina Yao · Julian J. McAuley

摘要

Large Language Models (LLMs) are susceptible to indirect prompt injection attack, where the model inadvertently responds to instructions injected into the prompt context. This vulnerability stems from LLMs’ inability to distinguish between data and instructions within a prompt. We propose CachePr...

可解释性对齐与偏好效率与系统OpenReview 项目页

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