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C88 @liu，Z.，Dou，G.，@tan，Z.，Tian，Y.，Jiang，M。“通过机器学习，迈向更安全的大型语言模型”，在计算语言学协会年度会议（ACL）的年度会议中，2024年，2024年。C87 Sun，L。和许多其他包括Jiang，M的M。“ Trustllm：大语言模型中的可信赖性”，在国际马克内斯学习会议论文集（ICML），2024年。（位置纸）C86 Qin，R.，Xia，J.，Jia，Z.，Jiang，M.，Abbasi，A.，Zhou，P.，Hu，J.，Shi，Shi，Y。“在设计自动化会议会议论文集（DAC），2024年。C85 @Wu，Z.，Jiang，M.，Shen，C。“指导大型语言模型以识别和忽略无关紧要的条件”，在计算语言学协会（NAACL）的年度会议论文集，2024年。C85 @Wu，Z.，Jiang，M.，Shen，C。“指导大型语言模型以识别和忽略无关紧要的条件”，在计算语言学协会（NAACL）的年度会议论文集，2024年。C84 *Kuang，Y.，Lin，H.，Jiang，M。“ OpenFMNAV：通过视觉语言基础模型进行开放设定的零射击对象导航”，在北美北美分会的北美北美会议的结果（NAACL）（NAACL）（NAACL）的发现中C83 @Wu，Z.，Jiang，M.，Shen，C。“在AAAI人工智能会议论文集（AAAI），2024年，（接受率23.8％= 2342/9862）C82 @yu，M.，@zhang，Z.， @yu，W.，Jiang，M。“比较推理的预培训语言模型”（口头演示）C81 @yu，W.，Jiang，M.，Clark，P.，Sabharwal，A。（海报）“ IFQA：一个用于反事实前提下回答的开放域问题的数据集”，在自然语言处理经验方法会议（EMNLP）中的研究中，2023年。(Selected for Outstanding Paper Award ) C80 @Zhang, Z., Wang, S., @Yu, W., Xu, Y., Iter, D., @Zeng, Q., Liu, Y., Zhu, C., Jiang, M. “Auto-Instruct: Automatic Instruction Generation and Ranking for Black-Box Language Models”, in Findings of Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 2023.c79 @liu，G.，@inae，E.，@zhao，T.，Xu，J.，Luo，T。，Jiang，M。“以数据为中心的数据以数据为中心的图形学习具有扩散模型”（ACCEPTAS率26.1％= 3222/12343）C78 @liu，G.，@zhao，t.，@inae，E.，Luo，T.（接受率22.1％= 313/1416）C77 @ziems，N.， @yu，W。，@zhang，Z.C76 @liu，G.，Jiang，M。“解释与反事实的AI信息的入侵检测”，在IEEE国际委员会通信会议论文集（InfoCom），2023年。