University of Cambridge（剑桥大学）

How Well Does AI-Generated Feedback Work? Intrinsic and Extrinsic Evaluation across more than 20,000 EFL Essay Drafts

人工智能生成的反馈效果如何？对20000多篇外语作文草稿的内在和外在评估

Steven Coyne, Diana Galvan-Sosa, Ryan Spring, Machi Shimmei, Michael Zock, Keisuke Sakaguchi, Kentaro Inui

机构 * Tohoku University（东北大学） ； RIKEN（理化学研究所） ； ALTA Institute, Computer Laboratory, University of Cambridge（剑桥大学ALTA研究所，计算机实验室） ； CNRS, LIS, Aix-Marseille University（法国国家科学研究中心，艾克斯-马赛大学语言信息处理实验室） ； MBZUAI（Mohamed bin Zayed大学人工智能学院） 纠错

AI总结 研究外语写作中人工智能生成的书面纠正性反馈效果，通过大学外语班级近2000名学生的超20000篇草稿，从教师内在评估和学生外在反馈两角度评估，发现传统专家评估与学生反馈一致性低，强调以学习者为中心评估框架的重要性。

Comments Pre-review version of DOI https://doi.org/10.1007/978-3-032-29788-4_35, presented at AIED 2026 Late Breaking Results. Readers are encouraged to refer to the published version

Journal ref AIED CCIS 3031 (2026) 247-253

PiVoT: A Variational Solution for Real-time Large-scale Multi-object Detection and Tracking under Heavy Clutter

PiVoT：一种用于在严重杂波下实时大规模多目标检测与跟踪的变分解决方案

Runze Gan, Qing Li, Simon J. Godsill, Mike E. Davies, James R. Hopgood

机构 * Institute for Imaging, Data and Communications (IDCOM), University of Edinburgh（爱丁堡大学成像、数据与通信研究所（IDCOM）） ； Department of Engineering, University of Cambridge（剑桥大学工程系） ； School of Mathematics, University of Edinburgh（爱丁堡大学数学学院） 纠错

AI总结 针对数据稀缺雷达应用中多目标检测跟踪难题，PiVoT通过联合推断目标多方面信息，无需外部聚类或检测器，利用变分推断创新实现快速抗杂波跟踪，实验证明其在多方面性能出色，优于现有贝叶斯跟踪器。

From physical surfaces to human-centric heat stress: LST and UTCI heat mapping reveals nonlinear effects of urban morphology

超越地表温度：可解释的空间机器学习揭示城市形态对以人类为中心的热压力的影响

Yuan Wang, Shengao Yi, Xiaojiang Li, Pengyuan Liu, Zhiwei Yang, Ronita Bardhan, Rudi Stouffs

机构 * Department of Architecture, National University of Singapore, Singapore 117566, Singapore ； Cambridge Centre for Advanced Research ； Sustainable Design Group, Department of Architecture, University of Cambridge, Cambridge, United Kingdom ； Department of City ； Regional Planning, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19104, USA ； Urban Analytics Subject Group, Urban Studies \& Social Policy Division, University of Glasgow ； Laboratory for Earth Surface Processes, Ministry of Education, College of Urban ； Environmental Sciences, Peking University, Beijing 100871, China 纠错

AI总结 本文通过比较地表温度与通用热气候指数，揭示城市形态对人类热压力的影响，采用可解释的机器学习方法分析两者在空间分布和机制上的差异。

Comments Accepted manuscript. The final published version is available at https://doi.org/10.1016/j.scs.2026.107659

A Machine Learning Benchmarking Framework for Lipid Nanoparticle Transfection Efficiency Prediction

用于脂质纳米颗粒转染效率预测的机器学习基准框架

Asal Mehradfar, Mohammad Shahab Sepehri, Jose Miguel Hernandez-Lobato, Glen S. Kwon, Mahdi Soltanolkotabi, Salman Avestimehr, Morteza Rasoulianboroujeni

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Southern California（电气与计算机工程系，南加州大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； School of Pharmacy, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校药学院） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； East Tennessee State University（东田纳西州立大学） 纠错

AI总结 研究针对脂质纳米颗粒转染效率预测，提出机器学习基准框架，系统测试不同分子表示与机器学习架构，用特定数据集评估模型，显示利用显式分子子结构编码的模型准确性最高，为相关预测模型发展建立基线。

Comments Published in Communications AI & Computing (Nature Portfolio), 2026

Journal ref Commun. AI Comput. 1, 2 (2026)