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

RouterKGQA: Specialized--General Model Routing for Constraint-Aware Knowledge Graph Question Answering

RouterKGQA: 专用-通用模型路由用于约束感知的知识图谱问答

Bo Yuan, Hexuan Deng, Xuebo Liu, Min Zhang

机构 * Institute of Computing and Intelligence, Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China（哈尔滨工业大学深圳研究院） ； Zhongguancun Academy, Beijing, China（中关村学院） 纠错

AI总结 RouterKGQA提出专用-通用模型协作框架，通过专用模型生成推理路径，通用模型在必要时进行知识图谱引导修复，提升性能并降低成本，实验显示在多个基准上F1和Hits@1均优于现有最佳方法。

Learning Like Humans: Analogical Concept Learning for Generalized Category Discovery

像人类一样学习：用于通用类别发现的类比概念学习

Jizhou Han, Chenhao Ding, Yuhang He, Qiang Wang, Shaokun Wang, SongLin Dong, Yihong Gong

机构 * State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University（人机混合增强智能国家重点实验室，人工智能与机器人研究院，西安交通大学） ； School of Software Engineering, Xi’an Jiaotong University（软件工程学院，西安交通大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳大学） 纠错

AI总结 本文提出ATCG模块，通过类比已知知识生成文本概念，结合视觉特征提升类别发现性能，在六个基准测试中均取得显著提升，尤其在细粒度数据上表现突出。

Comments Accept by CVPR 2026

PhysNeXt: Next-Generation Dual-Branch Structured Attention Fusion Network for Remote Photoplethysmography Measurement

PhysNeXt：下一代双分支结构注意力融合网络用于远程光体积脉搏波测记测量

Junzhe Cao, Bo Zhao, Zhiyi Niu, Dan Guo, Yue Sun, Haochen Liang, 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） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Macao Polytechnic University（澳门理工学院） 纠错

AI总结 PhysNeXt通过融合视频帧和STMap表示，结合时空差分建模单元和跨模态交互模块，提升rPPG信号提取的鲁棒性，实验表明其在挑战性条件下具有更稳定和精细的信号恢复能力。

LoopRPT: Reinforcement Pre-Training for Looped Language Models

LoopRPT: 用于循环语言模型的强化预训练

Guo Tang, Shixin Jiang, Heng Chang, Nuo Chen, Yuhan Li, Huiming Fan, Jia Li, Ming Liu, Bing Qin

机构 * Harbin Institute of Technology, Harbin, China（哈尔滨工业大学） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology, Guangzhou, China（香港科学与技术大学） 纠错

AI总结 本文提出LoopRPT框架，通过将下一步预测转化为推理任务，利用EMA教师参考和噪声潜在轨迹直接优化循环语言模型的中间表示，提升表示质量并实现准确度与计算量的帕累托最优。

Multimodal Continual Instruction Tuning with Dynamic Gradient Guidance

多模态持续指令微调与动态梯度指导

Songze Li, Mingyu Gao, Tonghua Su, Xu-Yao Zhang, Zhongjie Wang

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东人工智能与数字经济发展实验室） ； Chongqing Research Institute of HIT（重庆哈工大研究院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本文提出通过几何参数空间方向向量近似缺失梯度，结合有限回放缓冲区和伯努利采样策略，有效缓解多模态持续指令微调中的灾难性遗忘问题。

Memory-Driven Role-Playing: Evaluation and Enhancement of Persona Knowledge Utilization in LLMs

基于记忆的角色扮演：评估和增强LLM中人设知识的利用

Kai Wang, Haoyang You, Yang Zhang, Zhongjie Wang

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Macquarie University（麦考瑞大学） 纠错

AI总结 本文提出Memory-Driven Role-Playing框架，通过MREval、MRPrompt和MRBench评估LLM在角色扮演中的记忆能力，验证了小模型能效媲美大模型，并证明上游记忆提升下游响应质量。

Comments 34 pages