Imperial College London（帝国理工学院）

Scalable Spatiotemporal Inference with Biased Scan Attention Transformer Neural Processes

可扩展的时空推断与偏扫描注意力变压器神经过程

Daniel Jenson, Jhonathan Navott, Piotr Grynfelder, Mengyan Zhang, Makkunda Sharma, Elizaveta Semenova, Seth Flaxman

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； University of Bristol（布里斯托尔大学） 纠错

AI总结 本文提出BSA-TNP模型，通过引入核回归块、群不变注意力偏置和高效偏扫描注意力，实现高精度、高效率的时空过程建模，支持多分辨率学习和大规模推断。

EmoTrans: A Benchmark for Understanding, Reasoning, and Predicting Emotion Transitions in Multimodal LLMs

EmoTrans：一个多模态大语言模型中情感过渡理解、推理和预测的基准测试

He Hu, Tengjin Weng, Zebang Cheng, Yu Wang, Jiachen Luo, Björn Schuller, Zheng Lian, Laizhong Cui

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence（广东人工智能与数字经济实验室） ； Queen Mary University of London（女王学院伦敦大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Tongji University（同济大学） 纠错

AI总结 EmoTrans旨在评估多模态视频中情感动态理解能力，包含1000个手工标注的视频片段和3000多个任务特定问题-答案对，通过四个任务形成从粗粒度检测到深度推理的评估框架，发现当前大语言模型在细粒度情感动态建模上仍存在挑战。

Learning from Noisy Prompts: Saliency-Guided Prompt Distillation for Robust Segmentation with SAM

从噪声提示中学习：基于显著性的提示蒸馏用于具有SAM的鲁棒分割

Jingxuan Kang, Ziqi Zhang, Shaoming Zheng, Shuang Li, Uday Bharat Patel, Alexander Harry Fitzhugh, Phillip Lung, Yusuf Kiberu, Nikesh Jathanna, Shahnaz Jamil-Copley, Bernhard Kainz, Chen Qin

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Beihang University（北航） ； National Health Service（国家卫生服务） ； University of Nottingham（诺丁汉大学） 纠错

AI总结 本文提出SPD框架，通过数据驱动的解剖先验知识和上下文提示蒸馏，提升在噪声提示下的分割鲁棒性，实验表明其在MRI和CT基准上优于现有方法。

Comments Accepted to CVPR 2026 (Findings Track)

PoseX: AI Defeats Physics Approaches on Protein-Ligand Cross Docking

PoseX：人工智能击败物理方法在蛋白质-配体交叉对接

Yize Jiang, Xinze Li, Yuanyuan Zhang, Jin Han, Youjun Xu, Ayush Pandit, Zaixi Zhang, Mengdi Wang, Mengyang Wang, Minjie Shen, Guang Yang, Yejin Choi, Wu-Jun Li, Tianfan Fu, Fang Wu, Junhong Liu

机构 * Microcyto ； Purdue University（普渡大学） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology at Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； Anew Therapeutics ； Stanford University（斯坦福大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Peking University（北京大学） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） 纠错

AI总结 PoseX设计了一个开放源代码的基准测试，评估自我对接和交叉对接，通过23种方法和718/1312个数据集，发现AI方法在对接成功率上优于物理方法，并通过放松方法和结合口袋信息提升性能。