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

CLASP: Closed-loop Asynchronous Spatial Perception for Open-vocabulary Desktop Object Grasping

CLASP: 闭环异步空间感知用于开放词汇桌面物体抓取

Yiran Ling, Wenxuan Li, Siying Dong, Yize Zhang, Xiaoyao Huang, Jing Jiang, Ruonan Li, Jie Liu

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； National Key Laboratory of Smart Farm Technologies and Systems（智慧农场技术与系统全国重点实验室） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 本文提出CLASP框架，通过异步闭环机制整合多模态感知、逻辑推理与状态反馈，解决低级抓取中多模态演示不足、空间幻觉和开放环执行脆弱性问题，实现87%的成功率和强泛化能力。

HiEdit: Lifelong Model Editing with Hierarchical Reinforcement Learning

HiEdit：基于分层强化学习的终身模型编辑

Yangfan Wang, Tianyang Sun, Chen Tang, Jie Liu, Wei Cai, Jingchi Jiang

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Beidahuang Information Co., Ltd.（北大荒信息有限公司） ； State Key Laboratory of Smart Farm Technologies and Systems（智慧农场技术与系统全国重点实验室） ； AI Research Center, Midea Group (Shanghai) Co., Ltd.（美的集团（上海）有限公司人工智能研究中心） 纠错

AI总结 本文提出HiEdit，通过分层强化学习框架实现对部署大语言模型中过时或不准确知识的修正，通过动态选择知识相关的层实现精准更新，提升RLEdit性能8.48%。

Comments Accept by ACL 2026

MathAgent: Adversarial Evolution of Constraint Graphs for Mathematical Reasoning Data Synthesis

MathAgent: 基于约束图的对抗进化用于数学推理数据合成

Zixiong Yu, Jun Rao, Guhan Chen, Songtao Tian, Bohan Li, Jiansheng Wei, Min Zhang, Xiaojun Meng

机构 * Huawei Large Model Data Technology Lab（华为大模型数据技术实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Kyoto University（京都大学） 纠错

AI总结 本文提出MathAgent框架，通过约束图的对抗进化生成高质量数学推理数据，提升模型在八个数学基准上的泛化能力。

Comments Accepted by ACL 2026 findings

EmbodiedGovBench: A Benchmark for Governance, Recovery, and Upgrade Safety in Embodied Agent Systems

EmbodiedGovBench: 一种用于具身代理系统治理、恢复和升级安全性的基准

Xue Qin, Simin Luan, John See, Cong Yang, Zhijun Li

机构 * School of Software, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学软件学院） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院） ； School of Mathematical and Computer Sciences, Heriot-Watt University, Malaysia Campus（赫瑞-瓦特大学马来西亚校区数学与计算机科学学院） ； School of Future Science and Engineering, Soochow University（苏州大学未来科学与工程学院） 纠错

AI总结 本文提出EmbodiedGovBench基准，用于评估具身代理系统的治理能力，包括可控性、政策边界、安全恢复和审计完整性等，填补了传统任务成功率指标的不足。

Comments 34 pages, 7 tables. Code: https://github.com/s20sc/embodied-gov-bench

MCGA: A Multi-task Classical Chinese Literary Genre Audio Corpus

MCGA：多任务古典中文文学体裁音频语料库

Yexing Du, Kaiyuan Liu, Bihe Zhang, Youcheng Pan, Bo Yang, Liangyu Huo, Xiyuan Zhang, Jian Xie, Daojing He, Yang Xiang, Ming Liu, Bing Qin

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Du xiaoman（杜小满） 纠错

AI总结 本文提出MCGA语料库，包含22000个音频样本，涵盖六个任务：ASR、S2TT、SEC、SQA、SU和SR，评估十种MLLM发现其在MCGA测试集上仍面临显著挑战，并引入领域特定的SEC指标和语音与文本一致性度量。

Comments Accepted in ACL 2026 (Findings)

MCAT: Scaling Many-to-Many Speech-to-Text Translation with MLLMs to 70 Languages

MCAT: 通过MLLMs扩展多对多语音到文本翻译至70种语言

Yexing Du, Kaiyuan Liu, Youcheng Pan, Bo Yang, Keqi Deng, Xie Chen, Yang Xiang, Ming Liu, Bing Qin, YaoWei Wang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Harbin Institute of Technology, Harbin（哈尔滨工业大学（哈尔滨）） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 MCAT框架通过课程学习和数据平衡策略扩展MLLMs支持70种语言并实现互译，同时优化语音适配模块将语音序列长度缩减至30个token，提升翻译效率。

Comments Accepted in IEEE TASLP

LLMs Should Incorporate Explicit Mechanisms for Human Empathy

LLMs应纳入显式的人类共情机制

Xiaoxing You, Qiang Huang, Jun Yu

机构 * School of Computer Science, Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学计算机学院） ； 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） 纠错

AI总结 本文探讨了LLM应纳入显式共情机制以保持人类视角，指出现有模型在共情方面存在系统性缺陷，提出通过认知、文化和关系维度分析共情失败，并推动建立共情意识的目标、基准和训练信号。

Premier: Personalized Preference Modulation with Learnable User Embedding in Text-to-Image Generation

Premier: 基于可学习用户嵌入的个性化偏好调节在文本到图像生成中

Zihao Wang, Yuxiang Wei, Xinpeng Zhou, Tianyu Zhang, Tao Liang, Yalong Bai, Hongzhi Zhang, Wangmeng Zuo

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

AI总结 Premier通过可学习用户嵌入和偏好适配器实现个性化图像生成，引入分散损失提升用户偏好区分度，实验显示其在偏好对齐和文本一致性上表现更优。

Consolidation or Adaptation? PRISM: Disentangling SFT and RL Data via Gradient Concentration

巩固还是适应？PRISM：通过梯度集中解耦SFT和RL数据

Yang Zhao, Yangou Ouyang, Xiao Ding, Hepeng Wang, Bibo Cai, Kai Xiong, Jinglong Gao, Zhouhao Sun, Li Du, Bing Qin, Ting Liu

机构 * Research Center for Social Computing and Interactive Robotics, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学社会计算与交互机器人研究中心） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

AI总结 PRISM通过分析梯度空间结构，区分高冲突数据需RL重构与低冲突数据需SFT巩固，提升LLM训练效率与鲁棒性。

Comments ACL2026 Main Conference

MAESTRO: Meta-learning Adaptive Estimation of Scalarization Trade-offs for Reward Optimization

MAESTRO：元学习适应性标量化贸易-offs估计用于奖励优化

Yang Zhao, Hepeng Wang, Xiao Ding, Yangou Ouyang, Bibo Cai, Kai Xiong, Jinglong Gao, Zhouhao Sun, Li Du, Bing Qin, Ting Liu

机构 * Research Center for Social Computing and Interactive Robotics, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学社会计算与交互机器人研究中心） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

AI总结 MAESTRO通过引入元认知协调层，动态处理奖励标量化问题，优于单奖励和静态多目标基线，在保持GRPO效率的同时减少冗余生成。

Comments ACL 2026 Main Conference

FREE-Switch: Frequency-based Dynamic LoRA Switch for Style Transfer

FREE-Switch: 基于频率的动态LoRA切换用于风格迁移

Shenghe Zheng, Minyu Zhang, Tianhao Liu, Hongzhi Wang

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

AI总结 本文提出FREE-Switch方法，通过频率域重要性驱动动态LoRA切换，结合不同对象和风格的适配器，降低高质量定制生成的训练成本。

Comments CVPR Findings 2026

Backdoors in RLVR: Jailbreak Backdoors in LLMs From Verifiable Reward

在RLVR中存在后门：从可验证奖励中对LLM的后门攻击

Weiyang Guo, Zesheng Shi, Zeen Zhu, Yuan Zhou, Min Zhang, Jing Li

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

AI总结 本文提出了一种在RLVR框架中通过注入污染数据植入后门的新方法，展示了该攻击在不同模型规模上高效且具有泛化能力，导致安全性能下降73%。

Comments 20 pages,8 figures, publish in acl2026

Immunizing 3D Gaussian Generative Models Against Unauthorized Fine-Tuning via Attribute-Space Traps

通过属性空间陷阱免疫3D高斯生成模型以防止未经授权的微调

Jianwei Zhang, Sihan Cao, Chaoning Zhang, Ziming Hong, Jiaxin Huang, Pengcheng Zheng, Caiyan Qin, Wei Dong, Yang Yang, Tongliang Liu

机构 * School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学计算机科学与工程学院） ； Sydney AI Centre, The University of Sydney（悉尼大学悉尼人工智能中心） ； Machine Learning Department, Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学机器学习系） ； School of Robotics and Advanced Manufacture, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学（深圳）机器人技术与先进制造学院） 纠错

AI总结 本文提出GaussLock，一种轻量级参数空间免疫框架，通过属性感知陷阱损失保护3D生成模型免受微调攻击，有效破坏结构完整性。

KCS: Diversify Multi-hop Question Generation with Knowledge Composition Sampling

KCS: 通过知识组合采样多样化多跳问题生成

Yangfan Wang, Jie Liu, Chen Tang, Lian Yan, Jingchi Jiang

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； MemTensor (Shanghai) Technology Co., Ltd.（MemTensor（上海）科技有限公司） ； National Key Laboratory of Smart Farm Technologies and Systems（智慧农场技术与系统全国重点实验室） 纠错

AI总结 本文提出KCS框架，通过采样不同知识组合提升多跳问题生成的多样性，改进知识组合选择的准确率，并在HotpotQA和2WikiMultihopQA数据集上提升数据增强效果。

Comments Accept by EMNLP 2025

MegaFake: A Theory-Driven Dataset of Fake News Generated by Large Language Models

MegaFake：一种由大型语言模型生成的理论驱动的虚假新闻数据集

Lionel Z. Wang, Ka Chung Ng, Yiming Ma, Wenqi Fan

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

AI总结 本文提出MegaFake数据集，通过理论框架指导生成虚假新闻，提升虚假新闻检测的理论和实践能力。

Comments Decision Support Systems