Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）

TINA+: Probing Residual Visual Knowledge in Unlearned Diffusion Models via Diffusion-Consistent Text-Free Inversion

TINA+: 通过扩散一致无文本反演探测未学习的扩散模型中的残留视觉知识

Qianlong Xiang, Miao Zhang, Kun Wang, Haoyu Zhang, Junhui Hou, Liqiang Nie

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 本研究提出TINA+，一种扩散一致无文本反演攻击，可探测未学习的扩散模型中残留的视觉知识，实验表明现有概念擦除方法多切断文本-图像链接而非消除视觉知识。

Comments The project page is this https URL (https://qianlong0502.github.io/TINA-Plus-Homepage/)

Write, Execute, Refine: From Skill Followers to Skill Optimizers via Reinforcement Learning from Execution Feedback

编写、执行、优化：通过执行反馈强化学习从技能跟随者到技能优化器

Kang Peng, Zhiwei Zhang, Yichen Zhang, Zezhong Wang, Yiming Du, Geng Tu, Baojun Wang, Bin Liang, Ruifeng Xu, Kam-Fai Wong

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 本研究提出WER多阶段框架，通过冻结执行器、程序验证器打分及混合轨迹优化训练技能优化器，在BFCL v4和tau2-bench上显著提升智能体工具使用性能，4B优化器表现优于通用模型。

EATR-Stereo: Embodiment-Aware Routing of Paired Stereo Evidence for Humanoid Vision-Language-Action Control

EATR-Stereo：面向人形机器人视觉-语言-动作控制的具身感知配对立体证据路由

Songwei Wu, Rui Zhao, Fan Yang, Zhongqiang Nie, Zhiduo Jiang, Wandong Sun, Yuwei Li, Yang Liu, Hong Liu

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 EATR-Stereo是具身感知的令牌路由框架，在冻结预训练VLA模型的前提下，通过选择性路由配对立体证据，提升了人形机器人长时程视觉-语言-动作控制的任务成功率。

Comments 8 pages, 5 figures

Key-Frame Reasoning with SAM3: Third Place Solution for the MeViS-Text Track of the 8th LSVOS Challenge

基于SAM3的关键帧推理：第8届LSVOS挑战赛MeViS-Text赛道第三名解决方案

Ce Bian, Xusheng He, Jinrong Zhang, Canyang Wu, Xianjing Han, Jianlong Wu

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

AI总结 该研究提出两阶段无训练方案，依托Gemini-3.1 Pro分解视频事件选关键帧，用SAM3-agent生成掩码并双向传播，获第8届LSVOS挑战赛MeViS-Text赛道第三名。

SEE: Structure-aware Exploring & Exploiting for Long-horizon GUI Agent Trajectory Synthesis

SEE：用于长视野GUI代理轨迹合成的结构感知探索与利用

Zhuohang Fan, Beichen Zhang, Yuanfa Li, Changqiao Wu, Wei Liu, Jian Luan, Weigang Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology, Weihai（哈尔滨工业大学（威海）） ； Harbin Institute of Technology (Weihai) Qingdao Research Institute（哈尔滨工业大学（威海）青岛研究院） 纠错

AI总结 针对GUI代理轨迹合成中缺乏高覆盖率长视野轨迹的问题，提出SEE两阶段数据合成框架，通过高效探索和基于图的合成，产生可重复可解释数据，避免虚假循环，提升代理任务成功率和泛化能力，还将发布代码和数据集。

Comments Accepted (Oral) by ACM International Conference on Multimedia 2026 (ACM MM 2026)

Steering the Flow: Inverting Face Recognition Models via Gradient-Guided Flow Matching

引导流：通过梯度引导流匹配实现人脸识别模型的逆攻击

Ye Lu, Shen Wang, Zhaoyang Zhang, Yihan Yan, Li Liu, Runze Liu, Fanghui Sun

机构 * School of Cyberspace Science, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学网络空间安全学院） 纠错

AI总结 本文提出两阶段白盒模型逆攻击方法SFMI，通过梯度引导流匹配将逆攻击转化为轨迹引导任务，在人脸数据集上实现了优于现有方法的攻击性能。

Multi-Granularity Sentiment Integration for LLM-Based Multimodal Sentiment Analysis

面向基于大语言模型（LLM）的多模态情感分析的多粒度情感集成

Shanshan Lin, Yuesheng Wu, Chao Chen, Yizhe Yang, Zhihao Chen, Zexian Yang, Xiangwen Liao

机构 * Fuzhou University（福州大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Jiangxia University（江夏大学） 纠错

AI总结 该研究提出MGSI多粒度情感集成框架，通过多尺度编码、文本引导对齐等优化，提升基于LLM的多模态情感分析性能，在四个公开基准上效果优于冻结LLM基线。

Comments Accepted to NLPCC 2026

RoofGS: Roofline-Guided End-to-End Acceleration of 3D Gaussian Splatting

RoofGS：基于Roofline模型的3D高斯溅射端到端加速

Yang Luo, Yan Gong, Yongsheng Gao, Jie Zhao

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 该研究针对3D高斯溅射高分辨率GPU加速瓶颈，提出RoofGS框架，采用分辨率自适应量化深度排序键与范围感知比特级快速指数近似等优化，在RTX 4090的4K场景下实现10.1倍加速且PSNR损失极小。

FluxBin: Flexible LUT-based Ultra-low-bit LLM Inference by Algorithm-Kernel Synergy

FluxBin：基于灵活查找表的超低位大语言模型推理——算法与内核协同设计

Qingyao Yang, Runming Yang, He Xiao, Wendong Xu, Junyu Chen, Haobo Liu, Chenchen Ding, Ruihan Hu, Yik-Chung Wu, Ngai Wong

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 本研究针对二值量化LLM推理的硬件内核缺失问题，提出FluxBin算法-内核协同设计，实现超低位推理的加速、能效提升与内存压缩，可高效部署70B规模模型。

Not All History Helps: Velocity-Aware Selective Memory for Long-Horizon End-to-End Autonomous Driving

并非所有历史都有用：面向长 horizon 端到端自动驾驶的速度感知选择性记忆

Yuchen Liu, Ziying Song, Shengkai Zhang, Jiannan Chen, Peiliang Wu, Lei Yang, Bin Sun, Yan Gong, Li Wang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； North University of China（中北大学） ； Yanshan University（燕山大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； China Automotive Technology and Research Center Co., Ltd.（中国汽车技术研究中心有限公司） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

AI总结 针对长 horizon 端到端自动驾驶的历史规划状态不可靠问题，提出 StableDrive 模型，通过 SMM 与 MSTS 实现规划优化，在多个数据集上取得规划指标的 SOTA 性能。

Comments 14 pages, 7 figures

Exclusivity-Guided Mask Learning for Semi-Supervised Crowd Instance Segmentation and Counting

基于排斥性的掩码学习的半监督人群实例分割与计数

Jiyang Huang, Hongru Chen, Wei Lin, Jia Wan, Antoni B. Chan

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 本文提出Exclusivity-Guided Mask Learning方法，通过判别性掩码目标实现空间分离，结合高斯平滑和可微中心采样策略提升特征连续性和训练稳定性，从而在统一框架下实现人群实例分割与计数的半监督学习。

VLM-Empowered Multi-Mode System for Efficient and Safe Planetary Navigation

Sinuo Cheng, Ruyi Zhou, Wenhao Feng, Huaiguang Yang, Haibo Gao, Zongquan Deng, Liang Ding

机构 * State Key Laboratory of Robotics and System, Harbin Institute of Technology（机器人系统国家重点实验室，哈尔滨工业大学） 纠错

Comments accepted by IROS 2025

Parameter- and Bandwidth-Efficient Edge--cloud Many-to-Many Speech-to-Text Translation

带宽高效且隐私保护的边缘-云多对多语音翻译

Yexing Du, Kaiyuan Liu, Youcheng Pan, Bo Yang, Lei Chen, Ming Liu, Bing Qin, Yang Xiang

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 提出边缘-云协同框架ESRT，通过分割推理架构压缩中间特征实现带宽降低10倍和语音隐私保护，并采用多任务加权课程学习策略实现45种语言的多对多语音翻译。

FIRE-VLA: Failure-Informed Self-Evolution for Vision-Language-Action Models in Autonomous Driving

FIRE-VLA：面向自动驾驶的视觉-语言-动作模型的故障感知自演化

Hao Dou

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 该研究针对自动驾驶VLA模型，提出FIRE-VLA故障感知自演化框架，结合GRPO与自蒸馏，在nuScenes数据集上降低了规划误差与故障流行率，提升了模型性能。

LycheeMemory V2: Efficient Long-Term Memory for LLM Agents via Semantic Segment-Level Consolidation

LycheeMemory V2：基于语义片段级整合的LLM智能体高效长期记忆

Dongfang Li, Zixuan Liu, Junmai Wang, Jiahe Huang, Fuhao Li, Bonian Jia, Baotian Hu, Min Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 LycheeMemory V2用语义片段级整合替代轮次级整合，降低LLM编码成本，在LoCoMo、LongMemEval-S上实现SOTA性能，构建token用量较A-Mem大幅减少且未增加查询开销。

Comments 34 pages, 5 figures

Diagnosing JEPA World Models with Action-Conditioned Predictive Consistency

用动作条件预测一致性诊断JEPA世界模型

Guo An, Zijing Wu, Honghua Dong, Yuhao Yan, Zixuan Gui, Haochong Chen, Shanzhao Ruan, Xiang Wang, Yurong Ling, Qi Tian

机构 * Huawei（华为） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东省人工智能与数字经济实验室（深圳）） 纠错

AI总结 本研究针对JEPAs世界模型易受视觉扰动影响的问题，提出动作条件预测一致性（ACPC）诊断方法，定义IR与SR指标，经四视觉控制任务实验验证其可预测扰动带来的预测及代价变化。

EGRL: Edge generation-guided relation-aware learning for RNA-protein interaction prediction

EGRL：面向RNA-蛋白质相互作用预测的边生成引导的关系感知学习

Danyu Li, Ling Zhou, Rubing Huang, Xian Zhong, Bin Zou, Kui Jiang

机构 * Macau University of Science and Technology（澳门科技大学） ； Macau University of Science and Technology Zhuhai Research Institute（澳门科技大学珠海研究院） ； Wuhan University of Technology（武汉理工大学） ； Jiangsu University（江苏大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 EGRL是一种用于RNA-蛋白质相互作用预测的新型深度学习框架，通过边生成引导的关系感知学习，在未知分子的冷启动场景中相比现有方法实现了显著的性能提升。

AirForesight: Current-to-Future Spatial Map Imagination with Cross-Space Planning Consistency for UAV-VLN

AirForesight：面向无人机视觉语言导航（UAV-VLN）的跨空间规划一致性当前-未来空间地图想象

Yutong Liu, Xiaojie Li, Mingzhu Xu, Jianlong Wu

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shandong University（山东大学） 纠错

AI总结 针对现有UAV-VLN方法空间推理不足的问题，提出AirForesight框架，通过联合监督学习当前地图表示并引入跨空间规划一致性损失，在公开数据集上取得良好性能。

Comments Accepted by ACM Multimedia 2026

VOS-Agent: The 1st Place Solution for the 8th LSVOS Challenge (MOSEv2 Track)

VOS-Agent：第8届LSVOS挑战赛（MOSEv2赛道）的第一名解决方案

Canyang Wu, Jinrong Zhang, Xusheng He, Ce Bian, Xianjing Han, Jianlong Wu

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

AI总结 针对复杂视频目标分割中微小目标、语义主导目标的稳健传播难题，本文提出VOS-Agent协作框架，以SAM3为共享密集分割模块，根据目标特征激活专用智能体，在ECCV 2026第8届LSVOS挑战赛MOSEv2赛道获第一名，J&JF指标达69.82%。

Comments 1st Place Solution for the 8th LSVOS MOSEv2 Challenge (ECCV 2026 Workshop)

SDAM: Structure-Difference-Aware Memory Evolution for Complex Text-to-SQL

SDAM：面向复杂文本转SQL的结构差异感知记忆演化

Keyan Xu, Dingzirui Wang, Xuanliang Zhang, Qingfu Zhu, Wanxiang Che

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 针对现有文本转SQL记忆设计的缺陷，提出SDAM方法，集成至SDAM-SQL框架，在BIRD-dev和Spider-test数据集上实现指标提升，验证了方法有效性。

Comments 19 pages, 5 figures, 12tables

DreOPD: Degraded-Reference Extrapolative On-Policy Distillation for Flow-matching Models

DreOPD：用于流匹配模型的退化参考外推式在线策略蒸馏

Mingfeng Lin, Chengfei Cai, Lin Xu, Yuxiang Wei, Liang Han

机构 * Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 本研究提出用于流匹配模型的DreOPD方法，将隐式奖励外推转为闭式速度回归并引入退化参考强化对比，在单/多教师设置下，其平均性能优于OPD及多任务RL基线，多数指标超专用教师。

Comments project page: https://sleepy1231.github.io/DreOPD/

Pseudorandom Streams within Diffusion Models Act as Learnable Inputs That Affect Generation Quality

扩散模型中的伪随机流是影响生成质量的可学习输入

Shengzhi Deng, Chenqi Ye, Yanze Guo

机构 * School of Mathematics, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学数学学院） ； Software College, Northeastern University（东北大学软件学院） 纠错

AI总结 该研究发现扩散模型的伪随机流是可学习输入，会影响生成质量，相关指标与生成退化相关，伪随机源兼具分布选择与结构化输入属性。

DualEraser: Joint Video Object and Effect Removal via Balanced Text-Mask Guidance and Decoupled Locator-Preserver

GenEraser：通过平衡文本-掩码引导和解耦定位器-保持器实现可泛化的视频对象移除

Yuqing Chen, Lin Liu, Haisu Wu, Xiaopeng Zhang, Yaowei Wang, Yujiu Yang, Qi Tian

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Pengcheng National Laboratory（鹏城实验室） ； Huawei（华为） ； Southeast University（东南大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 提出GenEraser框架，通过多条件混合专家、可学习深度CFG融合机制和解耦专家架构，解决视频对象移除中目标与物理效应同时消除的泛化难题，在ROSE和VOR-Eval上分别提升2.16 dB和1.44 dB。

Delving into Cascaded Instability: A Lipschitz Continuity View on Image Restoration and Object Detection Synergy

深入探讨级联不稳定：从Lipschitz连续性视角看图像恢复与目标检测的协同

Qing Zhao, Weijian Deng, Pengxu Wei, ZiYi Dong, Hannan Lu, Xiangyang Ji, Liang Lin

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 通过Lipschitz连续性视角，提出LR-YOLO框架，将图像恢复与目标检测整合，提升检测稳定性与准确性。

Comments NeurIPS 2025

KANResDiff: Learning Local Residual Diffusion via Kolmogorov-Arnold Network for Ambiguous Medical Image Segmentation

KANResDiff：基于柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络学习局部残差扩散以解决模糊医学图像分割问题

Fanding Li, Chenglin Wang, Xiangyu Li, Xingyu Qiu, Xinghua Ma, Xiangming Yin, Haiyang Li, Suyu Dong, Wei Wang, Kuanquan Wang, Gongning Luo, Shuo Li

机构 * Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算学部） ； College of Computer and Control Engineering, Northeast Forestry University（东北林业大学计算机与控制工程学院） ； Case Western Reserve University（凯斯西储大学） 纠错

AI总结 针对现有模糊医学图像分割方法无法形成渐进式语义建模的问题，提出KANResDiff模型，通过独立时间编码与残差薛定谔桥实现阶段感知模糊性建模，在公开数据集上取得SOTA性能。

Comments 10 pages, 3 figures, MICCAI 2026 conference paper

Dual Distribution Estimation for Zero-shot Noisy Test-Time Adaptation with VLMs

基于双分布估计的零样本噪声测试时自适应方法

Wenjie Zhu, Yabin Zhang, Liang Xu, Xin Jin, Wenjun Zeng, Lei Zhang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 针对噪声测试时自适应中分布外异常值问题，提出双分布估计框架，通过无训练的高斯分布建模实现零样本鲁棒自适应。

Comments Accepted by ECCV2026. Project Page:https://zhuwenjie98.github.io/DDE-project-page/

Reproducing, Analyzing, and Detecting Reward Hacking in Rubric-Based Reinforcement Learning

基于评分标准的强化学习中的奖励黑客行为的复现、分析与检测

Xuekang Wang, Zhuoyuan Hao, Shuo Hou, Hao Peng, Juanzi Li, Xiaozhi Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

AI总结 本文提出可控黑客环境CHERRL，通过注入已知偏见复现奖励黑客行为，分析其可发现性与可利用性，并探索基于智能体的自动检测方法。

Comments 23 pages, 7 figures

RLinf-VLA: A Unified and Efficient Framework for Reinforcement Learning of Vision-Language-Action Models

RLinf-VLA: 一种用于视觉-语言-动作模型强化学习的统一高效框架

Hongzhi Zang, Mingjie Wei, Si Xu, Yongji Wu, Zhen Guo, Yuanqing Wang, Hao Lin, Peihong Wang, Liangzhi Shi, Yuqing Xie, Zhexuan Xu, Zhihao Liu, Kang Chen, Wenhao Tang, Quanlu Zhang, Weinan Zhang, Chao Yu, Yu Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Infinigence AI ； Peking University（北京大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工程学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

AI总结 RLinf-VLA是一种统一高效的框架，用于提升视觉-语言-动作模型在具身环境中的强化学习性能，通过统一接口和高效资源分配实现统一和可扩展的训练。

Comments Accepted to RSS 2026. This is the technical report of the RLinf Team, focusing on the algorithm side. For the system-level design, please refer to arXiv:2509.15965. The open-sourced code link: https://github.com/RLinf/RLinf

BPG: Balancing Plasticity and Generalization for Domain Incremental Learning

BPG：面向领域增量学习的可塑性与泛化能力平衡框架

Qiang Wang, Songlin Dong, Shaokun Wang, Jizhou Han, Xiang Song, Chenhao Ding, Yuhang He, Yihong Gong

机构 * College of Artificial Intelligence, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学人工智能学院） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； School of Software Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学软件工程学院） 纠错

AI总结 本研究提出BPG框架，通过动态适配的BPG-Adapter与软领域混合的BPG-Inference解决领域增量学习的参数冗余或能力不足问题，在多数据集上实现最优平均准确率并大幅降低遗忘率。

What You See Is What You Get: Observation-Aligned Supervision for Chart-to-Code Generation

所见即所得：图表到代码生成的观察对齐监督

Tianhao Niu, Qingfu Zhu, Wanxiang Che

机构 * Research Center for Social Computing and Interactive Robotics（社会计算与交互机器人研究中心） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 研究图表到代码生成，指出用参考绘图脚本监督微调存在问题，引入观察对齐监督框架，用视觉观察约束量替代潜在原始数据目标，实验证明可提升可观察值恢复。