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

Episodic-to-Semantic Consolidation Without Identity Drift

无身份漂移的情景到语义巩固

Xue Qin, Simin Luan, 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 Future Science and Engineering, Soochow University（苏州大学未来科学与工程学院） 纠错

AI总结 针对长期运行自适应智能体中知识巩固与身份完整性之间的张力，提出将巩固作为情景记忆上的确定性函数，输出可单独寻址的语义知识层，保持代理加密身份不变，实验证明平均减少79.82%无效规划尝试。

Multimodal Knowledge Edit-Scoped Generalization for Online Recursive MLLM Editing

多模态知识编辑范围泛化用于在线递归MLLM编辑

Siyuan Li, Youyuan Zhang, Ruitong Liu, Junxi Wang, Jing Li

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Peking University（北京大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 针对在线多模态知识编辑中编辑范围难以控制的问题，提出ScopeEdit方法，通过模态局部吸收分支和证据门控共享泛化分支实现范围分离的在线编辑，在保持可靠性的同时提升跨模态泛化与无关输入隔离。

SpaceEra++: A Unified Framework Towards 3D Spatial Reasoning in Video

SpaceEra++: 面向视频中3D空间推理的统一框架

Weili Guan, Haoyu Zhang, Meng Liu, Qianlong Xiang, Yaowei Wang, Liqiang Nie

机构 * School of Information Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）信息科学与技术学院） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； 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） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； School of Computer Science and Technology, Shandong Jianzhu University（山东建筑大学计算机科学与技术学院） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 提出SpaceEra++框架，通过ScenePick帧采样策略缓解输入不足，并利用SpaceAlign对齐绝对坐标与相对空间关系增强推理，在多个基准上超越强基线。

Comments Accepted by IEEE TPAMI 2026

Morphology-Aware Sample Assignment: Overcoming IoU Insensitivity for Surface Defect Detection

形态感知样本分配：克服IoU不敏感性用于表面缺陷检测

Pengfei Liu, Yuhan Guo

机构 * School of Management, Harbin Institute of Technology（管理学院，哈尔滨工业大学） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） 纠错

AI总结 针对IoU在缺陷检测中不敏感的问题，提出基于面积、形状和长宽比的形态相似性度量来优化正样本分配，理论分析表明该方法能重塑匹配函数响应分布，在NEUDET和GC10-DET数据集上基于YOLOv9框架取得一致性能提升，且零额外推理开销。