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Wulong Liu

ICLR 2026×2ACL 2026强化学习与后训练效率与系统检索与知识推理多模态
新星分贡献者
49
一作贡献0
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方向广度13
合作网络9
0 一作 · 3 篇 · ICLR 2026 / ACL 2026

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2026 顶会论文

3
作者位次 #5/8ACL 2026Poster· Natural Language Processing

Analytical FFN -to- M o E Restructuring via Activation Pattern Analysis

Zehua Pei · Hui-Ling Zhen · Lancheng Zou · Xianzhi Yu · Wulong Liu · Sinno Jialin Pan · Mingxuan Yuan · Bei Yu

摘要

Scaling large language models (LLMs) improves performance but significantly increases inference costs, with feed-forward networks (FFNs) consuming the majority of computational resources. While Mixture-of-Experts (MoE) architectures can reduce this cost through sparse activation, restructuring ex...

效率与系统强化学习与后训练可解释性OpenReview 项目页

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