University of Edinburgh（爱丁堡大学）

Vision-centric generative AI models: A software-hardware perspective

以视觉为中心的生成式AI模型：软硬件视角

Eleni Tselepi, Cristian Sestito, Shady Agwa, Themis Prodromakis

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

AI总结 本文从软硬件视角指出视觉生成式AI发展中硬件被动适配模型的问题，提出软硬件协同设计方法，以实现生成式AI在边缘等多平台的可持续部署。

A Table Is Worth 64 Tokens: Pixel-level Compression for Multi-Table Document Question Answering

一张表格值64个Token：面向多表格文档问答的像素级压缩

Iñigo Alonso, Mirella Lapata

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

AI总结 本文针对多表格文档问答提出无需训练的两步像素级表格压缩方法，在长文档上节省41%总Token，比高效单步压缩配置少用15%Token且无准确率损失，还较原生分辨率单步问答提升7个百分点准确率。

Hyperspectral Diffusion Equivariant Imaging (HyDiff-EI): A Self-supervised Framework for Hyperspectral Image Inpainting

高光谱扩散等变成像（HyDiff-EI）：一种用于高光谱图像修复的自监督框架

Shuo Li, Mike Davies, Mehrdad Yaghoobi

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

AI总结 提出HyDiff-EI自监督框架，将扩散建模与等变先验结合，针对高光谱图像修复，在Chikusei等真实数据集上表现优于现有算法，适配标注数据有限的遥感场景。

Comments 14 pages, 7 figures

Behavior2Trip: Towards Personalized Travel Planning via User Behavior Trajectory

Behavior2Trip：基于用户行为轨迹的个性化旅行规划

Zihao Cheng, Yingyu Shan, Hongru Wang, Zeming Liu, Xinyi Wang, Xiangrong Zhu, Yuhang Guo, Wei Lin, Yunhong Wang

机构 * Meituan Inc.（美团公司） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

AI总结 该研究提出行为感知旅行规划新任务，构建Behavior2Trip基准，提出B2T-Agent智能体，实验显示其在旅行规划任务上表现优于基线，凸显任务挑战性与模型泛化性。

Comments Accepted by EMNLP 2026 Findings

Large Models for Battery Prognostics and Health Management: A Review and Future Roadmap

用于电池 prognostics 与健康管理的大模型：综述与未来路线图

Jiale Liu, Huan Wang, Weicheng Wang, Rong Zhu, Qiqi Wang, Min Xie

机构 * School of Physics and Astronomy, The University of Edinburgh（爱丁堡大学物理与天文学院） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 本综述首次全面调研大模型在电池 prognostics 与健康管理（BPHM）中的应用，阐明其基础技术、解决的领域挑战，提出未来研究路线图，为开发下一代自主电池管理系统提供见解。

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