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論文表記の著者名

Kazuki Egashira

東京大学Machine Learning2022–2026 LIVE

対象論文 3 本

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著者名は論文に記載された表記をそのまま使用しており、同一人物の名寄せは行っていません。

印刷日： 全論文

出典：https://topcsuniv.org/japan/machine-learning/universities/university-of-tokyo/authors/7eb03e2815fd7d0e22d6/

論文上の著者表記・公開時所属による集計です。人物の名寄せ・現在所属・全業績を表すものではありません。

対象論文

論文一覧

  1. 2026
    ICLR
    会議の論文一覧    Fewer Weights, More Problems: A Practical Attack on LLM Pruning共著者: Robin Staab, Thibaud Gloaguen, Mark Vero, Martin Vechev
  2. 2025
    ICML
    会議の論文一覧    Mind the Gap: A Practical Attack on GGUF Quantization共著者: Robin Staab, Mark Vero, Jingxuan He, Martin Vechev
  3. 2024
    NeurIPS
    会議の論文一覧    Exploiting LLM Quantization共著者: Mark Vero, Robin Staab, Jingxuan He, Martin Vechev