University of Edinburgh（爱丁堡大学）

Neural network surrogates with uncertainty quantification for inverse problems in partial differential equations

具有不确定性量化的神经网络代理模型用于偏微分方程反问题

Christian Jimenez-Beltran, Aretha L. Teckentrup, Antonio Vergari, Konstantinos C. Zygalakis

机构 * School of Mathematics and Maxwell Institute for Mathematical Sciences University of Edinburgh（数学学院和麦克斯韦数学科学研究所爱丁堡大学） 纠错

AI总结 提出DeepGaLA神经网络代理模型，为微分方程求解器提供不确定性感知预测，结合延迟接受MCMC诊断，实现高效可靠的贝叶斯反演。

Scaling Generative Foundation Models for Chest Radiography with Rectified Flow Transformers

使用整流流变换器扩展胸部X光片的生成式基础模型

Fabio De Sousa Ribeiro, Emma A. M. Stanley, Charles Jones, Tian Xia, Dominic C. Marshall, Laurent Renard Triché, Christopher V. Cosgriff, Panagiotis Dimitrakopoulos, Sotirios A. Tsaftaris, Ben Glocker

机构 * Imperial College London（帝国理工学院） ； Causality in Healthcare AI Hub（医疗AI因果关系中心） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Cleveland Clinic London（克利夫兰诊所伦敦） ； Department of Perioperative Medicine, CHU Clermont-Ferrand（克莱蒙费朗大学医院围手术期医学科） ； Department of Medicine, Massachusetts General Hospital（麻省总医院医学部） ； Broad Institute of MIT and Harvard（麻省理工学院与哈佛大学博德研究所） 纠错

AI总结 提出首个十亿参数级胸部X光片生成基础模型，通过整流流变换器实现高保真可控合成，显著提升合成图像与真实图像的不可区分性。

Comments Project page: https://RadiT-project.github.io

JustDiag!: A Diagnostic Justification Engine for Accountable Root Cause Analysis

JustDiag!：用于可问责根本原因分析的诊断论证引擎

Tingzhu Bi, Xinrui Jiang, Xun Zhang, Pengcheng Su, Congjie He, Jinglin Li, Ping Wang, Meng Ma

机构 * Peking University（北京大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

AI总结 提出JustDiag诊断论证引擎，通过维护显式的过程状态（证据、发现、竞争假设、冲突和下一步检查）来支持可问责的根本原因分析，在66个真实事件上评估显示其优于仅提供流畅最终答案的方法。

The Voice Behind the Words: Quantifying Intersectional Bias in SpeechLLMs

言语背后的声音：量化语音大语言模型中的交叉偏见

Shree Harsha Bokkahalli Satish, Christoph Minixhofer, Maria Teleki, James Caverlee, Ondřej Klejch, Peter Bell, Gustav Eje Henter, Éva Székely

机构 * 1 Department of Speech, Music ； Hearing, KTH Royal Institute of Technology, Sweden 2 Centre for Speech Technology Research, University of Edinburgh, UK 3 Texas A\&M University, USA 纠错

AI总结 本研究通过2880次受控交互，评估三种语音大语言模型在六种英语口音和两种性别呈现中的口音与性别交叉偏见，发现东欧口音（尤其女性）获得更低有用性评分，且人类评估者比LLM评判更敏感。

Comments 5 pages, 3 figures, 1 table, Accepted to Interspeech 2026

MEAL: A Benchmark for Continual Multi-Agent Reinforcement Learning

MEAL: 持续多智能体强化学习基准

Tristan Tomilin, Luka van den Boogaard, Samuel Garcin, Constantin Ruhdorfer, Bram Grooten, Fabrice Kusters, Yali Du, Andreas Bulling, Mykola Pechenizkiy, Meng Fang

机构 * Eindhoven University of Technology, The Netherlands（埃因霍温理工大学，荷兰） ； University of Edinburgh, UK（爱丁堡大学，英国） ； University of Stuttgart, Germany（斯图加特大学，德国） ； King's College London, UK（伦敦国王学院，英国） ； University of Liverpool, UK（利物浦大学，英国） 纠错

AI总结 提出MEAL基准，利用JAX和GPU加速实现100任务序列训练，揭示长序列中出现的失败模式。

Comments To be published in the International Conference on Machine Learning (ICML) 2026