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

Are LLMs Ready to Assist Physicians? PhysAssistBench for Interactive Doctor-Patient-EHR Assistance

LLMs 是否已准备好辅助医生？PhysAssistBench：交互式医患-电子病历辅助基准

Tianming Du, Peijie Yu, Sihan Shang, Danli Shi, My Linh Nguyen, Shengbo Gao, Guangyuan Li, Yinghong Yu, Yan Jiang, Qianlong Zhao, Behzad Bozorgtabar, Shaoxiong Ji, Jiazhen Pan, Daniel Rueckert, Jiancheng Yang

机构 * Aalto University（阿尔托大学） ； Tencent（腾讯） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Aarhus University（奥胡斯大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

AI总结 提出PhysAssistBench基准，通过构建交互式患者代理评估LLM在医患-EHR交互中的协调能力，发现当前模型不可靠，瓶颈在于多维度协调而非单一能力。

Comments 35 pages with 8 figures

Beyond NL2Code: A Structured Survey of Multimodal Code Intelligence

超越NL2Code：多模态代码智能的结构化综述

Xuanle Zhao, Qiushi Sun, Jingyu Xiao, Xuexin Liu, Haoyue Yang, Qiaosheng Chen, Xianzhen Luo, Jing Huang, Yufeng Zhong, Lei Chen, Shuai Fu, Zhenlin Wei, Jinhe Bi, Lei Jiang, Haibo Qiu, Siqi Yang, Peng Shi, Jian Hu, Zhixiong Zeng

机构 * Meituan（美团） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Nanjing University（南京大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Australian Institute for Machine Learning, Adelaide University（阿德莱德大学澳大利亚机器学习研究所） ； Ludwig Maximilian University of Munich（慕尼黑大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） 纠错

AI总结 本文系统综述多模态代码智能，将任务按代码角色分类，覆盖GUI、科学可视化、结构化图形及前沿任务，并提出四个基于验证的未来方向。

Comments Accepted by TMLR 2026

T-GMP: Terrain-conditioned Generative Motion Priors for Versatile and Natural Humanoid Locomotion

T-GMP: 基于地形条件的生成式运动先验用于多功能且自然的人形机器人 locomotion

Junhong Guo, Hao Hu, Chen Chen, Haoxuan Han, Linao Gong, Xin Yang, Zhicheng He, Yao Su, Fenghua He

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工程大学） ； Leju Robotics（莱居机器人） 纠错

AI总结 提出 T-GMP 模块，利用条件变分自编码器从少量专家演示中学习地形条件潜在运动流形，结合对抗学习与立足点惩罚，实现统一策略下适应地形变化的多功能自然运动。

Integrated and Cross-Architecture Interpretation of LLM Reasoning

LLM推理的集成与跨架构解释

Leonardo Matthew Yauw, Wei-Bin Kou, Yujiu Yang

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 提出集成跨架构推理（IAR）框架，通过带宽校准的MIP与Tukey IQR峰值检测、重叠分析及Jaccard稳定性度量，统一解释LLM推理模式。

Comments Accepted as main conference paper by EMNLP 2026

MemoNoveltyAgent: A Historical Research Memory-Aware Agent Workflow for Paper Novelty Assessment

MemoNoveltyAgent：一种用于论文新颖性评估的历史研究记忆感知智能体工作流

Jiajun Hou, Hexuan Deng, Wenxiang Jiao, Xuebo Liu, Xiaopeng Ke, Derek F. Wong, Min Zhang

机构 * Institute of Computing and Intelligence, Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China（计算与智能研究院，哈尔滨工业大学深圳校区，中国） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； Zhongguancun Academy, Beijing, China（中关村学院，北京，中国） ； NLP 2 CT Lab, Department of Computer and Information Science, University of Macau, China（自然语言处理2实验室，计算机与信息科学系，澳门大学，中国） 纠错

AI总结 提出MemoNoveltyAgent多智能体系统，通过分层抽象记忆、细粒度新颖点分解和自验证机制，生成忠实的新颖性报告，在评估中比GPT-5 DeepResearch提升13.69%。

Comments Accepted to the Findings of EMNLP 2026

Large VLM-based Vision-Language-Action Models for Robotic Manipulation: A Survey

用于机器人操作的基于大型VLM的视觉-语言-动作模型：综述

Rui Shao, Wei Li, Lingsen Zhang, Renshan Zhang, Zhiyang Liu, Ran Chen, Liqiang Nie

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（计算机科学与技术学院，哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 本综述首次系统分类梳理用于机器人操作的基于大型VLM的VLA模型，明确其定义与两类架构，考察其与先进领域的集成等内容，整合进展并提供更新项目页面

Comments Under Minor Revision at IEEE TPAMI, Project Page: https://github.com/JiuTian-VL/Large-VLM-based-VLA-for-Robotic-Manipulation