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

SceneParser: Hierarchical Scene Parsing for Visual Semantics Understanding

SceneParser: 用于视觉语义理解的分层场景解析

Pengxin Xu, Xincheng Lin, Luping Xiao, Qing Jiang, Meishan Zhang, Hao Fei, Shanghang Zhang, Xingyu Chen

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出SceneParser，通过分层解析任务构建场景-对象-部件-功能的层次结构，利用结构完成伪标签和课程学习提升结构感知能力，实验表明其在复杂场景理解中表现更优。

Comments Preprint. Code, models, and dataset are provided in the manuscript

Towards Accurate Single Panoramic 3D Detection: A Semantic Gaussian Centric Approach

迈向精确的单视角全景3D检测：一种语义高斯中心化方法

Kanglin Ning, Yiran Zhao, Wenrui Li, Shaoru Sun, Xingtao Wang, Xiaopeng Fan

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； The Suzhou Research Institute of HIT（哈尔滨工业大学苏州研究院） ； The PengChengLab（鹏城实验室） 纠错

AI总结 本文提出PanoGSDet框架，通过连续语义3D高斯表示实现精准单视角全景3D检测，结合全景深度估计与语义高斯组件，提升3D目标检测性能。

Comments Current has been accepted by ICME 2026

Reactive Planning based Control for Mobile Robots in Obstacle-Cluttered Environments

基于反应规划的移动机器人在障碍物密集环境中的控制

Li Tan, Junlin Xiong, Yan Wang, Wei Ren

机构 * Department of Automation, University of Science and Technology of China（自动化系，中国科学技术大学） ； School of Intelligence Science and Engineering, Harbin Institute of Technology Shenzhen（智能科学与工程学院，哈尔滨工业大学深圳） ； School of Control Science and Engineering, Dalian University of Technology（控制科学与工程学院，大连理工大学） 纠错

AI总结 本文提出基于反应规划的控制策略，用于移动机器人在障碍物密集环境中避障和导航，通过局部修改参考轨迹实现安全运动。

Comments 7 pages, 7 figures

Proactive Memory for Ad-Hoc Recall over Streaming Dialogues

面向流式对话的主动记忆

Bingbing Wang, Jing Li, Ruifeng Xu

机构 * Department of Computing（计算系） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； The School of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 本文提出ProStream框架，通过分层结构和多粒度蒸馏实现流式对话中的主动记忆召回，解决记忆 fidelity 与效率的矛盾，提升推理精度并降低延迟。

Reasoning Model Is Superior LLM-Judge, Yet Suffers from Biases

推理模型优于LLM-判官，但存在偏见

Hui Huang, Xuanxin Wu, Muyun Yang, Yuki Arase

机构 * Institute of Science Tokyo（东京科学研究院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； The University of Osaka（大阪大学） 纠错

AI总结 本文系统比较了推理模型在判断任务中的表现，发现其在准确性、指令遵循和抗攻击能力上优于非推理LLM，但存在显著偏见，提出PlanJudge策略以缓解偏见问题。

Comments Accepted by ACL 2026 Workshop EvalEval

BiSpikCLM: A Spiking Language Model integrating Softmax-Free Spiking Attention and Spike-Aware Alignment Distillation

BiSpikCLM: 一种整合无Softmax脉冲注意力和脉冲感知对齐蒸馏的脉冲语言模型

Sihang Guo, Chenlin Zhou, Jiaqi Wang, Kehai Chen, Qingyan Meng, Zhengyu Ma

机构 * School of Electronic and Computer Engineering, Shenzhen Graduate School, Peking University, Shenzhen, China（电子工程学院，深圳研究生院，北京大学，深圳，中国） ； Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China（鹏城实验室，深圳，中国） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China（哈尔滨工业大学，深圳，中国） 纠错

AI总结 BiSpikCLM是首个完全二进制脉冲MatMul-free因果语言模型，通过无Softmax脉冲注意力和脉冲感知对齐蒸馏实现高效训练，显著降低计算成本。

One Token Per Frame: Reconsidering Visual Bandwidth in World Models for VLA Policy

每帧一个令牌：重新考虑世界模型中的视觉带宽

Zuojin Tang, Shengchao Yuan, Xiaoxin Bai, Zhiyuan Jing, De Ma, Gang Pan, Bin Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Central South University（中南大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Embodied Intelligence General Platform Laboratory, Chery Auto（奇瑞汽车 embodied intelligence 通用平台实验室） ； E-surfing Digital Life Technology Co., Ltd., China Telecom（亿联数字生活技术有限公司，中国电信） 纠错

AI总结 本文提出OneWM-VLA，通过自适应注意力池化将每帧视图压缩为一个语义令牌，以单一流匹配目标生成潜在流和动作轨迹，从而减少每帧视觉带宽而不影响长视界性能。