University of Edinburgh（爱丁堡大学）

Research Entity Extraction and Topic Detection from UKRI Grant Proposals

从UKRI资助提案中提取研究实体和检测主题

Xingran Ruan, Angelo Salatino, Rosa Filgueira, Kara Moraw, Alexandru Marcoci, Gemma Derrick, Sarah Callaghan

机构 * EPCC, University of Edinburgh, UK（埃克塞特大学埃平中心，英国） ； Knowledge Media Institute, The Open University, UK（开放大学知识媒体研究所，英国） ； Institute for Technology and Humanity, University of Cambridge, UK（剑桥大学技术与人类研究所，英国） ； Centre for Higher Education Transformations, School of Education, University of Bristol, UK（布里斯托大学教育学院高等教育转型中心，英国） ； University of Oxford, UK（牛津大学，英国） 纠错

AI总结 比较三种LLM方法（GPT-4o、Mistral和定制算法DSIT-Taxonomies）从资助提案中提取和分类研究实体，发现Mistral在主题分类准确率（90.5%）上优于DSIT-Taxonomies（71.4%），且与GPT-4o质量相当。

Comments Accepted at the STI-ENID Conference. Will be presented in September 2026 in Antwerp (Belgium)

COMPASS: Grounding Composition-Intent Guidance in Unified Multimodal Models

COMPASS：在统一多模态模型中锚定构图意图引导

Ziqi Zhou, Weize Quan, Mining Tan, Zhihan Chen, Dandan Zheng, Jingdong Chen, Jun Zhou, Weiming Dong, Dong-Ming Yan

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems (MAIS)（多模态人工智能系统国家重点实验室） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

AI总结 提出统一框架COMPASS，通过共享专家令牌τ_c实现构图感知与生成的双向锚定，结合MoE骨干和Comp-11数据集，显著提升细粒度构图理解与可控生成能力。

GPTNT: Benchmarking Real-Time Collaboration Between Multimodal Agents on Keep Talking And Nobody Explodes

GPTNT：在《保持通话，无人爆炸》中基准测试多模态智能体之间的实时协作

Amit Parekh, Sabrina McCallum, Kareem Al-Hasan, Malvina Nikandrou, Alessandro Suglia, Ioannis Konstas

机构 * Heriot-Watt University（赫瑞-沃德大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

AI总结 提出GPTNT基准，基于合作游戏《保持通话，无人爆炸》测试多模态智能体在实时、信息不对称条件下的协作能力，发现当前最先进系统无法在实时中拆除任何炸弹。

Comments Project website and code at https://gptnt.github.io

End-to-End Facial Expression Detection in Long Videos

长视频中端到端面部表情检测

Yini Fang, Alec F. Diallo, Frederic Jumelle, Bertram Shi

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Ydentity Organization（Ydentity组织） 纠错

AI总结 本文提出FEDN网络，将面部表情识别与检测统一为端到端任务，通过时间注意力模块提升多时间尺度表现，优于现有基准。

Comments ICANN 2026 accepted paper

MARS: A neurosymbolic approach for interpretable drug discovery

MARS：一种用于可解释药物发现的神经符号方法

Lauren Nicole DeLong, Yojana Gadiya, Paola Galdi, Jacques D. Fleuriot, Daniel Domingo-Fernández

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Enveda Therapeutics ； Cancer Research UK Scotland Institute（英国癌症研究中心苏格兰研究所） 纠错

AI总结 本文提出MARS，一种结合逻辑规则与神经网络的神经符号方法，用于药物作用机制解构，通过识别并缓解推理捷径提升药物发现的可解释性与可靠性。

Comments Under review. Corresponding code is here: https://github.com/laurendelong21/MARS and here: https://github.com/laurendelong21/MoA-Net