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

MolEvolve: LLM-Guided Evolutionary Search for Interpretable Molecular Optimization

MolEvolve: 基于大语言模型的可解释分子优化进化搜索

Xiangsen Chen, Ruilong Wu, Yanyan Lan, Ting Ma, Yang Liu

机构 * Hong Kong University of Science（香港科技大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 MolEvolve通过大语言模型引导进化搜索，实现可解释的分子优化，优于传统方法在属性预测和分子优化任务中表现更优。

How Many Code and Test Cases Are Enough? Evaluating Test Cases Generation from a Binary-Matrix Perspective

生成多少代码和测试用例足够？从二进制矩阵视角评估测试用例生成

Xianzhen Luo, Jinyang Huang, Wenzhen Zheng, Qingfu Zhu, Mingzheng Xu, Yiheng Xu, Yuantao Fan, Wanxiang Che

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Central South University（中南大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Peking University（北京大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

AI总结 本文从二进制矩阵视角评估测试用例生成，提出TC-Bench基准，通过寻找最优诊断基来确定最小错误代码和测试用例集，揭示现有方法在诊断能力上的不足。

Comments Accepted by ICLR2026

Spectral Scalpel: Amplifying Adjacent Action Discrepancy via Frequency-Selective Filtering for Skeleton-Based Action Segmentation

频谱手术刀：通过频率选择性过滤放大相邻动作差异以实现基于骨架的动作分割

Haoyu Ji, Bowen Chen, Zhihao Yang, Wenze Huang, Yu Gao, Xueting Liu, Weihong Ren, Zhiyong Wang, Honghai Liu

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shenzhen H&T Intelligent Control Co., Ltd.（深圳H&T智能控制有限公司） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Southeast University（东南大学） 纠错

AI总结 本文提出Spectral Scalpel方法，通过频率选择性过滤增强相邻动作差异，改进基于骨架的动作分割性能，实验表明其在多个数据集上达到最优效果。

Comments CVPR Conference

Equivariant Filter Transformations for Consistent and Efficient Visual--Inertial Navigation

等价滤波变换用于一致且高效的视觉-惯性导航

Chungeng Tian, Fenghua He, Ning Hao

机构 * School of Astronautics, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工程大学航天学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种等价滤波变换方法，通过建立不同对称性的等价滤波器之间的分析联系，实现系统一致性设计和高效实现。

Comments 28 papes, 11 figures

LaDy: Lagrangian-Dynamic Informed Network for Skeleton-based Action Segmentation via Spatial-Temporal Modulation

LaDy：基于空间-时间调制的拉格朗日-动态网络用于基于骨骼的动作分割

Haoyu Ji, Xueting Liu, Yu Gao, Wenze Huang, Zhihao Yang, Weihong Ren, Zhiyong Wang, Honghai Liu

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Southeast University（东南大学） 纠错

AI总结 本文提出LaDy网络，通过整合拉格朗日动力学原理，提升骨骼动作分割的精度与边界定位能力，实验表明其在挑战性数据集上取得最优性能。

Comments CVPR Conference

PCHC: Enabling Preference Conditioned Humanoid Control via Multi-Objective Reinforcement Learning

PCHC：通过多目标强化学习实现基于偏好的人形机器人控制

Huanyu Li, Dewei Wang, Xinmiao Wang, Xinzhe Liu, Peng Liu, Chenjia Bai, Xuelong Li

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（中国电信人工智能研究院（TeleAI）） 纠错

AI总结 本文提出PCHC框架，利用多目标强化学习实现人形机器人基于偏好的控制，通过偏好向量调节专家混合模块，使单一策略能展现多样行为，实验证明机器人可实时调整优先级。

Comments 8 pages, 7 figures

Leave No Stone Unturned: Uncovering Holistic Audio-Visual Intrinsic Coherence for Deepfake Detection

不留死角：揭示深度伪造检测中的整体音频视觉内在一致性

Jielun Peng, Yabin Wang, Yaqi Li, Long Kong, Xiaopeng Hong

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

AI总结 本文提出HAVIC方法，通过学习模态特定的结构一致性及跨模态微/宏观一致性，提升深度伪造检测的鲁棒性和泛化能力，实验表明其在跨数据集场景中性能提升显著。

Rethinking Transparent Object Grasping: Depth Completion with Monocular Depth Estimation and Instance Mask

重新思考透明物体抓取：基于单目深度估计和实例掩码的深度补全

Yaofeng Cheng, Xinkai Gao, Sen Zhang, Chao Zeng, Fusheng Zha, Lining Sun, Chenguang Yang

机构 * State Key Laboratory of Robotics and System at Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学机器人系统国家重点实验室） ； Lanzhou University of Technology（兰州理工大学） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； University of Liverpool（利物浦大学） 纠错

AI总结 本文提出ReMake框架，通过实例掩码和单目深度估计提升透明物体的深度补全精度，改进真实场景下的抓取可靠性。

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters ( Volume: 11, Issue: 5, May 2026)