Imperial College London（帝国理工学院）

EVEREST: An Evidential, Tail-Aware Transformer for Rare-Event Time-Series Forecasting

EVEREST：一种证据感知、尾部意识的Transformer用于稀有事件时间序列预测

Antanas Zilinskas, Robert N. Shorten, Jakub Marecek

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Czech Technical University in Prague（布拉格捷克技术大学） 纠错

AI总结 EVEREST通过结合证据头和极值头，实现稀有事件时间序列预测的高精度与可解释性，适用于高风险领域。

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Journal ref 14th International Conference on Learning Representations, 2026

Neural Theorem Proving for Verification Conditions: A Real-World Benchmark

为验证条件进行神经定理证明：一个现实世界的基准测试

Qiyuan Xu, Xiaokun Luan, Renxi Wang, Joshua Ong Jun Leang, Peixin Wang, Haonan Li, Wenda Li, Conrad Watt

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Peking University（北京大学） ； MBZUAI ； Imperial College London（帝国理工学院） ； East China Normal University（华东师范大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

AI总结 本研究提出NTP4VC，首个现实世界多语言基准测试，评估LLMs在自动验证条件证明中的表现，揭示程序验证中的挑战与未来研究方向。

Comments Accepted in ICLR'26

DiffRatio: Training One-Step Diffusion Models Without Teacher Supervision

DiffRatio: 无需教师监督训练一步扩散模型

Wenlin Chen, Mingtian Zhang, Jiajun He, Zijing Ou, José Miguel Hernández-Lobato, Bernhard Schölkopf, David Barber

机构 * Bosch (China) Investment Ltd.（博世（中国）投资有限公司） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems, Tübingen（智能系统马克斯·普朗克研究所，图宾根） 纠错

AI总结 DiffRatio通过直接估计分数差来训练一步扩散模型，减少梯度偏差并提升生成质量，同时提高计算效率。

Comments 22 pages, 8 figures, 5 tables, 2 algorithms

Beyond GEMM-Centric NPUs: Enabling Efficient Diffusion LLM Sampling

超越以GEMM为中心的NPUs：使高效的扩散LLM采样成为可能

Binglei Lou, Haoran Wu, Yao Lai, Jiayi Nie, Can Xiao, Xuan Guo, Rika Antonova, Robert Mullins, Aaron Zhao

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种针对扩散LLM采样的NPU架构优化方案，通过轻量级向量原语、内存重用策略和混合精度内存层次结构，实现了2.53倍的加速性能。

SegRap2025: A Benchmark of Gross Tumor Volume and Lymph Node Clinical Target Volume Segmentation for Radiotherapy Planning of Nasopharyngeal Carcinoma

SegRap2025：鼻咽癌放疗计划中GTV和淋巴结临床靶区体积分割的基准测试

Jia Fu, Litingyu Wang, He Li, Zihao Luo, Huamin Wang, Chenyuan Bian, Zijun Gao, Chunbin Gu, Xin Weng, Jianghao Wu, Yicheng Wu, Jin Ye, Linhao Li, Yiwen Ye, Yong Xia, Elias Tappeiner, Fei He, Abdul qayyum, Moona Mazher, Steven A Niederer, Junqiang Chen, Chuanyi Huang, Lisheng Wang, Zhaohu Xing, Hongqiu Wang, Lei Zhu, Shichuan Zhang, Shaoting Zhang, Wenjun Liao, Guotai Wang

机构 * School of Mechanical and Electrical Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学机械与电子工程学院） ； Department of Radiation Oncology, Sichuan Cancer Center, Radiation Oncology Key Laboratory of Sichuan Province, Sichuan Clinical Research Center for Cancer, Sichuan Cancer Hospital and Institute, University of Electronic Science and Technology of China（四川省肿瘤医院放射肿瘤科） ； Shanghai AI Lab, Shanghai, China（上海人工智能实验室） ； The Affiliated Hospital of Qingdao University, Qingdao, China（青岛大学附属医院） ； Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong, China（香港中文大学计算机科学与工程系） ； Faculty of Information Technology, Monash University, Melbourne, Australia（墨尔本大学信息科技学院） ； Department of Computing and Department of Brain Sciences, Imperial College London, United Kingdom（伦敦帝国理工学院计算机系和脑科学系） ； School of Computer Science and Engineering, Northwestern Polytechnical University, Xi'an, China（西北工业大学计算机科学与工程学院） ； UMIT Tirol - Private University for Health Sciences and Health Technology, Austria（蒂罗尔大学（私人健康科学与健康技术大学）） ； School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与通信工程学院） ； National Heart and Lung Institute, Imperial College London, London, United Kingdom（伦敦帝国理工学院国家心脏和肺研究所） ； Hawkes Institute, Department of Computer Science, University College London, London, United Kingdom（伦敦大学学院霍克斯研究所） ； Shanghai MediWorks Precision Instruments Co., Ltd., China（上海 MediWorks 精密仪器有限公司） ； School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学自动化与智能感知学院） ； Department of Systems Hub, Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou), Guangzhou, China（香港科技大学（广州）系统中心） 纠错

AI总结 SegRap2025旨在通过多中心、多模态的基准测试提升鼻咽癌放疗计划中GTV和LN CTV分割的通用性和鲁棒性。

Dynamic Novel View Synthesis in High Dynamic Range

高动态范围动态新视角合成

Kaixuan Zhang, Zhipeng Xiong, Minxian Li, Mingwu Ren, Jiankang Deng, Xiatian Zhu

机构 * Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

AI总结 本文提出HDR-4DGS方法，通过动态色调映射模块实现高动态范围动态新视角合成，提升时间辐射一致性和空间颜色准确性。

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