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

Can LLMs Refuse Questions They Do Not Know? Measuring Knowledge-Aware Refusal in Factual Tasks

大语言模型能否拒绝它们不知道的问题？在事实性任务中测量知识感知的拒绝

Wenbo Pan, Jie Xu, Qiguang Chen, Junhao Dong, Libo Qin, Xinfeng Li, Haining Yu, Xiaohua Jia

机构 * Department of Computer Science, City University of Hong Kong（香港城市大学计算机科学系） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机与数据科学学院） ； School of Computer Science and Engineering, Central South University（中南大学计算机科学与工程学院） 纠错

AI总结 本文提出Refusal Index（RI）作为衡量大语言模型知识感知拒绝能力的新指标，通过评估拒绝概率与错误概率的相关性，揭示模型在事实性任务中的可靠性问题。

Comments Accepted at ICLR 2026

A Visual Reinforcement Learning-Based Separate Primitive Policy for Peg-in-Hole Tasks

基于视觉强化学习的分步策略：用于铆钉入孔任务

Zichun Xu, Zhaomin Wang, Yuntao Li, Lei Zhuang, Zhiyuan Zhao, Guocai Yang, Jingdong Zhao

机构 * State Key Laboratory of Robotics and Systems, Harbin Institute of Technology（机器人系统国家重点实验室，哈尔滨工业大学） ； Ubtech Robotics（优必选科技） ； Meituan Academy of Robotics（美团机器人研究院） ； School of Mechanical Engineering, Shandong University（山东大学机械工程学院） 纠错

AI总结 本文提出S2P策略，通过视觉强化学习实现铆钉入孔任务中位置和插入动作的同步学习，提升了样本效率和成功率。

Comments Accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

Revisiting Long-term Time Series Forecasting: An Investigation on Linear Mapping

重新审视长期时间序列预测：对线性映射的调查

Zhe Li, Shiyi Qi, Yiduo Li, Zenglin Xu

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China（哈尔滨工业大学深圳研究院） 纠错

AI总结 本文研究了长期时间序列预测中线性映射的有效性，揭示了仿射映射在周期信号预测中的关键作用，并探讨了可逆归一化和输入时间 horizon 对模型鲁棒性的影响。

Journal ref Li, Zhe, Shiyi Qi, Yiduo Li, and Zenglin Xu. Revisiting Long-Term Time Series Forecasting: an Investigation on Affine Mapping. Academia AI and Applications 2, no. 2 (2026)

DepthPolyp: Pseudo-Depth Guided Lightweight Segmentation for Real-Time Colonoscopy

DepthPolyp：基于伪深度引导的轻量级分割用于实时结肠镜检查

Zhuoyu Wu, Wenhui Ou, Lexi Zhang, Pei-Sze Tan, Dongjun Wu, Junhe Zhao, Wenqi Fang, Raphaël C. -W. Phan

机构 * CyPhi AI Lab, Monash University, Malaysia Campus, Malaysia Department of Electronic \& Computer Engineering, Hong Kong University of Science \& Technology, Hong Kong, P.R. China Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, P.R. China Harbin Institute of Technology, Harbin, P.R. China 纠错

AI总结 本文提出DepthPolyp，一种基于伪深度引导的多任务学习轻量级分割框架，通过高效特征调制实现强跨数据集泛化能力，在实时结肠镜检查中表现出色。

Comments This paper has been accepted to the International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2026)

ORACLE: Anticipating Scams from Partial Trajectories in Streaming App Usage

ORACLE：从流式应用使用轨迹中预见诈骗

Wenbo Gao, Songbai Tan, Zhongan Wang, Fei Shen, Gang Xu, Huiping Zhuang, Yunyun Yang, Ming Li, Xiaofeng Zhu

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Guangming Laboratory（光明实验室） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Hainan University（海南大学） 纠错

AI总结 本文提出ORACLE框架，通过流式应用使用轨迹预测诈骗，利用自适应上下文管理器和自蒸馏方案提升早期欺诈检测性能。