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

Locality-Aware Density Control for Efficient Gaussian-based Image Representation

用于高效基于高斯的图像表示的局部感知密度控制

Jiacong Chen, Qingyu Mao, Xiandong Meng, Shuai Liu, Chao Li, Fanyang Meng, Youneng Bao, Yongsheng Liang

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

AI总结 研究二维高斯喷溅图像表示中高斯容量分配低效问题，提出局部感知密度控制框架LocoADC，通过区域高斯致密化和相似性驱动高斯合并策略及局部颜色一致性约束，有效提升高斯容量利用率，改进图像表示。

Comments Accepted by ACMMM 2026

ConceptTree: Bringing Semantic Transparency to Black-Box Decision Making for Robotic Manipulation

ConceptTree：为机器人操作的黑箱决策带来语义透明度

Yongyan Wen, Feifan Liu, Jinyi Chen, Bo An, Peng Liu, Siyuan Li

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 研究长期机器人操作中可解释决策问题，提出ConceptTree框架，将高级技能选择重构为基于视觉观察的概念推理。该方法学习归一化概念空间并训练决策树，实验表明其优于现有基线，支持细粒度干预以纠正决策错误。

ShotPlan: Cinematic Video Generation with Learnable Planning Token

ShotPlan：使用可学习规划令牌生成电影级视频

Su Guo, Guangce Liu, Haosen Yang, Jiepeng Wang, Cong Liu, Junqi Liu, Haibin Huang, Hongxun Yao, Chi Zhang, Xuelong Li

机构 * Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（中国电信人工智能研究院（TeleAI）） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 针对电影级视频生成难题，提出ShotPlan框架，基于视频扩散基础模型，引入可学习规划令牌捕捉镜头过渡线索，结合分数时间旋转位置嵌入在帧级别建模，实验证明其优于现有方法，提升了镜头管理与一致性。

Comments Project page: https://pensioner-11.github.io/ShotPlan/

HCPG-Flow:Hierarchical Contact-Progress Guidance for Flow-Policy Robot Manipulation

HCPG-Flow：用于流策略机器人操作的分层接触进展引导

Guanghu Xie, Mingxu Li, Shuo Zhang, Yonglong Zhang, Yifan Yang, Yang Liu, Zongwu Xie, Baoshi Cao

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

AI总结 研究机器人操作流策略中动作选择问题，提出HCPG-Flow方法，通过分层、以对象为中心的接触进展引导增强SAC-Flow，在模拟和物理任务中提高成功率，减少完成时间。

Orthogonal Knowledge Refreshing for Domain-Incremental Object Detection

用于域增量目标检测的正交知识刷新

Aoting Zhang, Dongbao Yang, Chang Liu, Xiaopeng Hong, Can Ma, Yu Zhou

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； Nankai University（南开大学） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络空间安全学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 研究域增量目标检测问题，提出正交知识刷新（OKR）框架，通过构建特定域子空间、采用正交刷新策略和拓扑感知一致性，减少知识干扰和语义碎片化，实验表明该方法在mAP上比最佳无范例方法有显著提升。

Comments Accepted by ECCV 2026

Distilled Reinforcement Learning for LLM Post-training

用于大语言模型训练后处理的蒸馏强化学习

Chen Wang, Zhaochun Li, Jionghao Bai, Yining Zhang, Hexuan Deng, Ge Lan, Yue Wang

机构 * College of Elite Engineers, Nankai University（南开大学精英工程师学院） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； College of Software, Nankai University（南开大学软件学院） 纠错

AI总结 研究大语言模型训练后处理问题，提出蒸馏强化学习方法，集成教师监督到RL目标，含反向重要性采样等三个组件，能有效转移知识，在家族内和跨家族蒸馏实验中性能大幅优于标准RL和OPD。

Robust Losses from Univariate Base Functions for Noisy-Label Learning

用于噪声标签学习的单变量基函数鲁棒损失

Peng Hu, Jianwei Ma

机构 * School of Mathematics, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学数学学院） ； School of Earth and Space Sciences, Peking University（北京大学地球与空间科学学院） 纠错

AI总结 针对噪声标签学习问题，提出从单变量基函数构建鲁棒多类损失的框架，开发两种方案并分析其性质，推导理论标准，所提损失在多噪声设置下经实验验证有竞争力或更优。

Localization-Infused Vision-Language Semantic Fusion for Text-Guided Medical Image Segmentation

用于文本引导医学图像分割的定位注入视觉语言语义融合

Songyue Han, Mingye Zou, Shuchang Ye, Lei Bi, Mingyuan Meng

机构 * Air Force Engineering University（空军工程大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Institute of Translational Medicine, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学转化医学研究院） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） 纠错

AI总结 研究针对文本引导医学图像分割，提出LoG框架，通过联合执行多尺度目标定位任务，实现三级定位注入语义融合，在三个基准数据集实验中表现出色，优于现有医学图像分割方法。

GMoT: Gated Motion-Aware Tokenization for Fine-Grained Micro-Gesture Video Reasoning with Multimodal LLMs

GMoT：用于基于多模态大语言模型的细粒度微手势视频推理的门控运动感知令牌化

Taorui Wang, Wei Xia, Hui Ma, Zijia Song, Jiayu Zhang, Zeheng Wang, Yong Xu, Zitong Yu

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Great Bay University（大湾区大学） ； Dongguan Key Laboratory for Intelligence and Information Technology（东莞市智能信息技术重点实验室） 纠错

AI总结 研究针对微手势识别中运动易被掩盖及MLLMs处理运动学困难的问题，提出GMoT模块，通过空间加权池等提取运动线索并融合，引入渐进奖励引导策略优化范式，在多数据集上表现出色，还提出BRG召回及跨域转移协议。

Comments Accepted to ACM MM 2026

CIGPO: Contextual Information-Gain Policy Optimization for Multi-Turn Evidence-Reading LLM Agents

CIGPO：用于多轮证据阅读语言模型代理的上下文信息增益策略优化

Hao Dou

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

AI总结 研究多轮证据阅读语言模型代理训练不稳定问题，提出CIGPO方法，通过方差注入策略，利用冻结参考模型对数似然边际增加作逐轮信号，避免奖励方差崩溃，在HotpotQA实验中取得更好效果。