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

PathAgent: Toward Interpretable Analysis of Whole-slide Pathology Images via Large Language Model-based Agentic Reasoning

PathAgent: 通过基于大型语言模型的代理推理实现全切片病理图像的可解释分析

Jingyun Chen, Linghan Cai, Zhikang Wang, Yi Huang, Songhan Jiang, Shenjin Huang, Hongpeng Wang, Yongbing Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Fudan University（复旦大学） ； Sichuan University（四川大学） 纠错

AI总结 PathAgent通过基于大型语言模型的代理推理，实现全切片病理图像的可解释分析，展现出强大的零样本泛化能力和临床应用潜力。

Comments 11 pages, 6 figures

OpenVLN: Open-world Aerial Vision-Language Navigation

OpenVLN: 开放世界空中视觉语言导航

Peican Lin, Gan Sun, Chenxi Liu, Fazeng Li, Weihong Ren, Yang Cong

机构 * School of Automation Science and Engineering, South China University of Technology（华南理工大学自动化科学与工程学院） ； State Key Laboratory of Robotics, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院沈阳自动化研究所机器人重点实验室） ； State Key Laboratory of Robotics and System, School of Mechanical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）机械工程与自动化学院机器人与系统重点实验室） 纠错

AI总结 OpenVLN通过强化学习和长视距规划器提升无人机在复杂空中环境中的长视距导航能力。

Comments Content: 8 pages 4 figures, conference paper under review

Generalizable and Relightable Gaussian Splatting for Human Novel View Synthesis

可泛化和可重照明的高斯点云法用于人体新视角合成

Yipengjing Sun, Shengping Zhang, Chenyang Wang, Shunyuan Zheng, Zonglin Li, Xiangyang Ji

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 GRGS通过可泛化和可重照明的3D高斯框架，实现了在多光照条件下高保真的人体新视角合成，结合物理基础的神经渲染和光照鲁棒的几何细化模块，提升了视觉质量和泛化能力。

Comments Project Webpage: https://sypj-98.github.io/grgs/

From Hypothesis to Publication: A Comprehensive Survey of AI-Driven Research Support Systems

从假设到发表：人工智能驱动研究支持系统的全面综述

Zekun Zhou, Xiaocheng Feng, Lei Huang, Xiachong Feng, Ziyun Song, Ruihan Chen, Liang Zhao, Weitao Ma, Yuxuan Gu, Baoxin Wang, Dayong Wu, Guoping Hu, Ting Liu, Bing Qin

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； iFLYTEK Research（iFLYTEK研究院） 纠错

AI总结 本文综述了人工智能驱动的研究支持系统，涵盖假设生成、验证及论文发表，分析了当前挑战与未来方向，并提供了相关工具和基准的全面概述。

Comments Accepted to EMNLP 2025