University of Edinburgh（爱丁堡大学）

Structured Inference with Large Language Gibbs

大语言吉布斯结构化推理

Sanghyeok Choi, Henry Gouk, Esmeralda S. Whitammer

机构 * University of Edinburgh, School of Informatics（爱丁堡大学信息学院） 纠错

AI总结 提出大语言吉布斯方法，利用大语言模型的条件分布作为转移算子进行结构化概率推理，通过迭代重采样变量避免顺序偏差，在合成分布、一致性推理和贝叶斯结构学习中验证有效性。

Comments Code: https://github.com/hyeok9855/large-language-gibbs

BCL: Bayesian In-Context Learning Framework for Information Extraction

BCL：面向信息抽取的贝叶斯上下文学习框架

Haoliang Liu, Chengkun Cai, Xu Zhao, Han Zhu, Shizhou Huang, Xinglin Zhang, Tao Chen, Jenq-Neng Hwang, Zhang Huaping, Lei Li

机构 * HiThink Research（海天瑞声研究） ； University College London（伦敦大学学院） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai Medical Image Insights（上海医学影像洞察） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

AI总结 提出BCL框架，利用贝叶斯更新和粒子滤波优化信息抽取中的上下文学习，在序列标注和关系分类任务上取得显著提升。

Comments ACL 2026 Findings

RNN(p) for Power Consumption Forecasting

RNN(p) 用于电力消耗预测

Roberto Baviera, Pietro Manzoni

机构 * Politecnico di Milano, Department of Mathematics（米兰理工大学数学系） ； University of Edinburgh, Business School（爱丁堡大学商学院） 纠错

AI总结 提出RNN(p)作为ARX(p)的推广，用于多时间尺度季节模式预测，通过结构化反馈设计高效训练策略，在电力消耗预测中实现高精度与可解释性。