Polina Kirichenko

Polina Kirichenko는 메타 FAIR의 리서치 사이언티스트입니다. 프린스턴 방문연구원을 거쳤고 NYU에서 박사를 했습니다.

연구는 강건성과 머신러닝 신뢰성에 집중됩니다. 가짜 상관(spurious correlation)에서, 단순히 마지막 레이어만 재학습(DFR)해도 최신 기법과 맞먹거나 앞서며 배경·질감 의존을 크게 줄인다는 것을 보였습니다. 분포 외 일반화(OOD), 분포 이동, 그룹 강건성으로 관심이 이어지고, 최근에는 LLM이 "언제 답하지 말아야 하는지"를 재는 AbstentionBench를 냈습니다.

본 논문 Quantized Reasoning Models Think They Need to Think Longer, but They Do Not의 공저자입니다. 양자화 모델이 정답을 찾고도 자기 의심에 빠져 끝맺지 못하는 "과사고(overthinking)"를 다루는 이 논문은, 모델이 언제 멈추고 언제 답을 확정해야 하는지를 묻는다는 점에서 그의 AbstentionBench·강건성 관심사와 결이 통합니다.

1저자 Sanae Lotfi, 양자화 전문가 Zechun Liu와 함께 작업했습니다.