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通过类型化记忆表示缓解长期智能体中的来源-角色崩溃
机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院）
AI总结 提出MemIR类型化记忆中间表示，通过结构约束实现来源监控，解决长期智能体中因无结构存储导致的来源-角色崩溃问题，在LoCoMo和BEAM-100K上优于现有基线。
AnE: 通过锚点进化推动多模态大语言模型的推理前沿
机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Huawei Noah's Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Independent Researcher（独立研究员）
AI总结 提出锚点进化（AnE）范式，通过真值锚点数据策展和脚手架剥离机制，解决多模态大模型推理中的认知漂移和幻觉路径问题，显著提升推理性能。
Comments 34 pages,10 figures
TapSampling：基于任务进度理解验证器的推理时采样方法用于机器人操作
机构 * Harbin Institute of Technology, China（哈尔滨工业大学，中国） ； Harbin Institute of Technology (Weihai) Qingdao Research Institute, China（哈尔滨工业大学（威海）青岛研究院，中国） ； Iray Technology co., Ltd., Shandong, China（Iray科技有限公司，山东，中国） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学，北京，中国）
AI总结 提出TapSampling框架，通过Action-VAE在低维潜空间采样候选动作，并利用任务进度预测验证器选择最优动作，无需微调即可提升多种通用策略的性能。
Comments ICML 2026. Project Page: https://aipixel.github.io/TapSampling/
CRPO：以角色为中心的群体相对策略优化用于角色扮演代理中的角色感知推理
机构 * Institute of Computing and Intelligence（计算与智能研究院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Shenzhen Loop Area Institute (SLAI)（深圳Loop区研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
AI总结 提出CRPO框架，通过解耦任务逻辑与风格奖励、动态调整优化约束和利用通用响应作为负基线，解决强化学习在角色扮演中角色保真度下降和风格崩溃问题。
FlowErase-RL：将概念擦除重新思考为流匹配模型中的奖励优化
机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Jilin University（吉林大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系）
AI总结 提出FlowErase-RL，首个基于GRPO的框架，通过动态双路径奖励机制将概念擦除转化为奖励优化问题，在抑制目标概念的同时保持生成保真度，实现最先进的擦除性能与鲁棒性。
AEROS：一种具有具身能力模块的单智能体操作架构
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-沃森大学马来西亚分校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）
AI总结 提出AEROS架构，将机器人建模为单一持久智能主体，通过可安装的具身能力模块扩展能力，实现模块化可扩展性、可组合能力执行和一致的系统级安全。
Comments Submitted to Engineering Applications of Artificial Intelligence (EAAI). 48 pages, 5 figures, 9 tables
Norm×Direction：恢复视觉线性注意力中缺失的查询范数
机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Pengcheng Laboratory, China（鹏城实验室） ； The University of Queensland, Australia（昆士兰大学）
AI总结 针对线性注意力中查询范数丢失和非负性导致信息损失的问题，提出基于范数-方向分解的NaLaFormer，通过注入查询范数恢复注意力分布尖峰性，并采用余弦相似度保证非负性，在多项任务上达到线性注意力新标杆。
STREAM：一个以数据为中心的框架，用于从流媒体中挖掘高价值任务导向对话
机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Byering Technology（伯英技术）
AI总结 提出STREAM框架，利用流媒体数据合成大规模多领域任务导向对话数据集StreamDial，通过角色构建和对话蓝图结合RAG生成高质量对话，解决数据稀缺问题。
LVLMs中的语言偏差：从深入分析到简单有效的缓解方法
机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China（哈尔滨工业大学（深圳））
AI总结 本文系统研究了大视觉语言模型中的语言偏差问题，发现其根源在于训练中的模态未对齐，并提出了两种简单有效的缓解方法：语言偏差正则化（LBR）和语言偏差惩罚（LBP）。
Comments Accepted by ICML 2026
SILSM：一种可持续交互式水平集方法用于渐进式细化
机构 * School of Mathematics, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学数学学院）
AI总结 提出一种可持续交互式水平集方法（SILSM），通过解耦用户引导为独立交互项并采用高阶正则化，实现稳定、渐进细化的交互式分割。
SkySeg: 野外异构无人机协同机载语义分割
机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Huawei Cloud Algorithm Innovation Lab（华为云算法创新实验室）
AI总结 针对资源受限无人机在动态环境中实时语义分割的挑战，提出SkySeg异构多无人机空-空协作框架，结合高效信息融合推理与跨设备测试时自适应策略，实现低成本传感器下的机载分割，加速约3.6倍并提升精度5.91%。
当正确信念崩溃：LLMs在临床压力下的认知韧性
机构 * Research Center for Social Computing and Interactive Robotics, Harbin Institute of Technology, China（社会计算与交互机器人研究院，哈尔滨工业大学，中国）
AI总结 研究LLMs在临床对话中面对逐步升级压力时信念稳定性问题，提出Med-Stress压力测试框架，发现知识-韧性差距，并设计RBED和R-FT方法提升鲁棒性。
Comments ACL 2026
大语言模型能否解决自我毁灭亚文化中的语义差异？来自Jirai Kei的证据
机构 * School of Computer Science and Engineering, Macau University of Science and Technology（澳门科技大学计算机科学与工程学院） ； SKLPlanets, Macau University of Science and Technology（澳门科技大学SKLPlanets） ； College of Software, Northeastern University（东北大学软件学院） ； School of Energy and Power Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学能源与动力工程学院） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院）
AI总结 针对亚文化中自我毁灭行为检测面临的知识滞后和语义错位问题，提出多智能体框架SAS，通过自动检索和亚文化对齐显著提升LLM检测性能，并优于现有先进方法。
Comments Preprint
Uni-DPO：大语言模型动态偏好优化的统一范式
机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）
AI总结 针对现有DPO方法忽略数据质量和学习难度差异的问题，提出Uni-DPO统一框架，通过自适应重加权偏好对实现更有效的数据利用和更优性能。
Comments Accepted by ICLR 2026. Code & models: https://github.com/pspdada/Uni-DPO
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