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

Cut to the Chase: Training-free Multimodal Summarization via Chain-of-Events

直击核心：一种无需训练的多模态摘要方法 via 事件链

Xiaoxing You, Qiang Huang, Lingyu Li, Xiaojun Chang, Jun Yu

机构 * School of Computer Science, Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学计算机科学学院） ； School of Intelligence Science and Engineering, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）智能科学与工程学院） ； School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学信息科学与技术学院） 纠错

AI总结 无需训练的多模态摘要方法CoE通过事件链和层次事件图实现跨模态整合与时间推理，提升摘要质量与领域适应性。

Comments Accepted to CVPR 2026

DeepSight: Bridging Depth Maps and Language with a Depth-Driven Multimodal Model

DeepSight: 通过深度驱动的多模态模型连接深度图与语言

Hao Yang, Hongbo Zhang, Yanyan Zhao, Bing Qin

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

AI总结 DeepSight通过深度驱动的多模态模型提升三维场景理解，利用深度图像特性增强空间推理能力，并通过新数据集和模型改进实现了深度感知和任务性能的显著提升。

Text-Driven Emotionally Continuous Talking Face Generation

基于文本的情绪连续对话面部生成

Hao Yang, Yanyan Zhao, Tian Zheng, Hongbo Zhang, Bichen Wang, Di Wu, Xing Fu, Xuda Zhi, Yongbo Huang, Hao He

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

AI总结 本文提出了一种基于文本的情绪连续对话面部生成方法，通过定制模型实现动态情感变化，生成逼真且富有情感的视频。

HART: Data-Driven Hallucination Attribution and Evidence-Based Tracing for Large Language Models

HART: 基于数据的幻觉归因与证据导向追踪用于大语言模型

Shize Liang, Hongzhi Wang

机构 * Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology（计算机学院，哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 HART通过结构化建模方法提升大语言模型幻觉归因与证据追踪的准确性与可解释性。

CoEditor++: Instruction-based Visual Editing via Cognitive Reasoning

CoEditor++：基于指令的视觉编辑 via 认知推理

Minheng Ni, Yutao Fan, Zhengyuan Yang, Yeli Shen, Yuxiang Wei, Yaowen Zhang, Lijuan Wang, Lei Zhang, Wangmeng Zuo

机构 * Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Microsoft（微软公司） 纠错

AI总结 CoEditor++通过认知推理实现基于指令的视觉编辑，无需训练即可在通用和负责任的编辑任务中取得最佳性能。

From Tokenizer Bias to Backbone Capability: A Controlled Study of LLMs for Time Series Forecasting

从分词偏差到骨干能力：对用于时间序列预测的LLM进行受控研究

Xinyu Zhang, Shanshan Feng, Xutao Li, Kenghong Lin, Fan Li, Pengfei Jia

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

AI总结 本文通过设计三个具有相同架构但不同预训练策略的模型，研究了LLM在时间序列预测中的性能，发现其表现有限，无法超越专门训练的模型。