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

Attend to Evidence: Evidence-Anchored Spatial Attention Supervision for Multimodal RLVR

关注证据：面向多模态RLVR的证据锚定空间注意力监督

Ruina Hu, Chen Wang, Lai Wei, Jionghao Bai, Bin Yu, Weiran Huang, Kai Wang, Yue Wang

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） ； Nankai University（南开大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出EASE方法，通过将标注证据区域转化为平滑视觉标记目标，在多模态强化学习训练中引导响应到图像的注意力，从而提升视觉语言模型在感知、幻觉、视觉数学和多模态推理基准上的性能。

D$^3$-Subsidy: Online and Sequential Driver Subsidy Decision-Making for Large-Scale Ride-Hailing Market

D$^3$-Subsidy：大规模网约车市场的在线和顺序司机补贴决策

Taijie Chen, Rui Su, Siyuan Feng, Laoming Zhang, Hongyang Zhang, Haijiao Wang, Zhaofeng Ma, Jintao Ke, Li Ma

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

AI总结 针对网约车市场动态环境，提出基于扩散的分层框架D$^3$-Subsidy，通过前缀条件扩散模型和拉格朗日对偶映射实现城市级补贴控制，在满足补贴率上限和低延迟约束下提升订单量和GMV。

Comments 14 pages, 14 figures

CVE-Factory: Scaling Expert-Level Agentic Tasks for Code Security Vulnerability

CVE-Factory：规模化专家级代码安全漏洞智能体任务

Xianzhen Luo, Jingyuan Zhang, Shiqi Zhou, Jinyang Huang, Chuan Xiao, Qingfu Zhu, Zhiyuan Ma, Xing Yue, Yang Yue, Wencong Zeng, Wanxiang Che

机构 * Harbin Institute of Technology (HIT)（哈尔滨工业大学） ； Central South University (CSU)（中南大学） ； University of Science and Technology of China (UTSC)（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出CVE-Factory多智能体框架，自动将稀疏CVE元数据转化为可执行的智能体任务，构建持续更新的基准LiveCVEBench和训练数据集，微调模型性能显著提升。

Comments Accepted by ICML2026 Oral

LangForce: Bayesian Decomposition of Vision Language Action Models via Latent Action Queries

LangForce: 通过潜在动作查询对视觉语言动作模型进行贝叶斯分解

Shijie Lian, Bin Yu, Xiaopeng Lin, Laurence T. Yang, Zhaolong Shen, Changti Wu, Yuzhuo Miao, Cong Huang, Kai Chen

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Beijing Zhongguancun Academy（北京中关村学院） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Zhengzhou University（郑州大学） ； Beihang University（北航） ； East China Normal University（东华大学） ； DeepCybot Co., Ltd.（DeepCybot有限公司） 纠错

AI总结 针对VLA模型在训练中因数据偏差导致语言信息被忽略的问题，提出LangForce框架，通过贝叶斯分解和潜在动作查询构建双分支架构，最大化动作与指令的点互信息，无需新数据即可显著提升泛化能力。

Comments ICML 2026

Hyper-DP3: Frequency-Aware Right-Sizing of 3D Diffusion Policies for Visuomotor Control

Hyper-DP3: 面向视觉运动控制的3D扩散策略的频率感知规模调整

Jinhao Zhang, Zhexuan Zhou, Huizhe Li, Yichen Lai, Wenlong Xia, Haoming Song, Youmin Gong, Jie Mei

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 针对机器人操作中扩散策略的高计算成本问题，从频域角度分析动作轨迹的平滑性，提出轻量级3D扩散策略Hyper-DP3，使用扩散混合器解码器和两步DDIM推理，以极低参数和延迟实现最先进性能。

Towards Long-Horizon Interpretability: Efficient and Faithful Multi-Token Attribution for Reasoning LLMs

面向长程可解释性：高效且忠实的多Token归因用于推理大语言模型

Wenbo Pan, Zhichao Liu, Xianlong Wang, Haining Yu, Xiaohua Jia

机构 * Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China（香港城市大学计算机科学系） ； Harbin Institute of Technology, Harbin, China（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 提出FlashTrace方法，通过跨跨度聚合和递归归因机制，在长上下文推理中实现高效且忠实的多Token归因，速度提升超130倍。

Comments Accepted as an Oral paper at ICML 2026. Code available at https://github.com/wbopan/flashtrace