University of Edinburgh（爱丁堡大学）

Clinically Aware Synthetic Image Generation for Concept Coverage in Chest X-ray Models

临床感知的合成图像生成用于胸部X光模型的概念覆盖

Amy Rafferty, Rishi Ramaesh, Ajitha Rajan

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； NHS Lothian（洛锡安国家健康服务） 纠错

AI总结 提出CARPA框架，通过解剖约束的概念扰动生成合成胸部X光图像，扩展临床概念覆盖，提升模型性能与可靠性。

Comments Accepted for presentation at the IJCAI-ECAI 2026 RobustifAI workshop

CheXGenBench: A Unified Benchmark For Fidelity, Privacy and Utility of Synthetic Chest Radiographs

CheXGenBench：合成胸片保真度、隐私和实用性的统一基准

Raman Dutt, Pedro Sanchez, Yongchen Yao, Steven McDonagh, Sotirios A. Tsaftaris, Timothy Hospedales

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Samsung AI Center, Cambridge（剑桥三星AI中心） 纠错

AI总结 提出CheXGenBench，首个统一评估框架，同时衡量合成胸片生成模型的保真度、隐私风险和下游实用性，涵盖11种前沿T2I模型，揭示当前模型在长尾分布、隐私风险和下游多模态任务中的局限。

Comments Published in Transactions of Machine Learning Research (06/2026)

Journal ref Transactions on Machine Learning Research (2026)

Probing Dec-POMDP Reasoning in Cooperative MARL

探究合作多智能体强化学习中的Dec-POMDP推理

Kale-ab Tessera, Leonard Hinckeldey, Riccardo Zamboni, David Abel, Amos Storkey

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

AI总结 通过统计和信息论探针分析基线策略，发现多数基准测试无需真正的Dec-POMDP推理，反应策略性能与记忆策略相当，协调常依赖脆弱的同步耦合。

Comments To appear at the 25th International Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (AAMAS 2026), added DOI

Journal ref AAMAS 2026

Efficient Reinforcement Learning by Guiding World Models with Non-Curated Data

通过非策划数据引导世界模型的高效强化学习

Yi Zhao, Aidan Scannell, Wenshuai Zhao, Yuxin Hou, Tianyu Cui, Le Chen, Dieter Büchler, Arno Solin, Juho Kannala, Joni Pajarinen

机构 * Aalto University（阿alto大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； ELLIS Institute Finland（芬兰ELLIS研究所） ； Deep Render ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； CIFAR AI Chair（CIFAR人工智能主席） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Alberta Machine Intelligence Institute (Amii)（阿尔伯塔机器智能研究所（Amii）） ； University of Oulu（奥卢大学） 纠错

AI总结 提出利用无奖励、混合质量、多本体的非策划离线数据，通过经验回放和执行引导技术解决分布偏移问题，显著提升在线强化学习的样本效率。