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

CoLA-Flow Policy: Temporally Coherent Imitation Learning via Continuous Latent Action Flow Matching for Robotic Manipulation

CoLA-Flow Policy: 通过连续潜在动作流匹配实现机器人操作的时序一致模仿学习

Wu Songwei, Jiang Zhiduo, Sun Wandong, Xie Guanghu, Zhao Rui, Liu Hong, Liu Yang

机构 * State Key Laboratory of Robotics and System, Harbin Institute of Technology（机器人系统国家重点实验室，哈尔滨工业大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Honor Device Co., Ltd.（荣耀设备有限公司） 纠错

AI总结 本文提出CoLA-Flow Policy，一种基于连续潜在动作空间的轨迹级模仿学习框架，通过学习显式的潜在空间流，解耦全局运动结构与低层控制噪声，从而实现平滑可靠的长时程执行，并结合几何感知点云条件和执行时多模态调节，提升现实环境的鲁棒性。

Comments 8 pages, 8 figures

A User-driven Design Framework for Robotaxi

面向用户的机器人出租车设计框架

Yue Deng, Changyang He

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Harbin Institute of Technology Shenzhen China（哈尔滨工业大学深圳中国） 纠错

AI总结 本文通过实证研究探讨了用户对机器人出租车的需求与挑战，提出了一种涵盖叫车、接车、行驶和送车阶段的用户驱动设计框架，以提升出租车的可信度、透明度和问责性。

Conflict-Based Search for Multi-Agent Path Finding with Elevators

基于冲突搜索的带电梯多智能体路径规划

Haitong He, Xuemian Wu, Shizhe Zhao, Zhongqiang Ren

机构 * Global College, Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学全球学院） ； Harbin Institute of Technology, China（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 研究带电梯多智能体路径规划（MAPF-E）问题，核心方法是冲突搜索，主要贡献为找到多智能体从起点到不同楼层目标点的无冲突路径，考虑电梯使用及规划中复杂交互。

Web-CogReasoner: Towards Multimodal Knowledge-Induced Cognitive Reasoning for Web Agents

Web-CogReasoner：迈向用于网络智能体的多模态知识诱导认知推理

Yuhan Guo, Cong Guo, Aiwen Sun, Hongliang He, Xinyu Yang, Yue Lu, Yingji Zhang, Xuntao Guo, Dong Zhang, Jianzhuang Liu, Jiang Duan, Yijia Xiao, Liangjian Wen, Hai-Ming Xu, Yong Dai

机构 * Southwestern University of Finance and Economics（西南财经大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Central South University（中南大学） ； Hithink Research（Hithink研究） ； Westlake University（西湖大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Adelaide（阿德莱德大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Chengdu Everimaging Science and Technology Co., Ltd（成都亿联科技有限公司） 纠错

AI总结 研究将网络智能体能力分解为知识内容学习和认知过程两阶段，提出框架分类知识，构建数据集，基于此用新推理框架开发训练智能体，实验显示其优势，还引入评估套件。

Comments Accepted to ICLR 2026. Our code and data is released at https://github.com/Gnonymous/Web-CogReasoner

TrendFact: A Benchmark Towards Hotspot Perception in Automatic Fact-Checking

TrendFact：自动事实核查中热点感知的基准

Xiaocheng Zhang, Xi Wang, Yifei Lu, Jianing Wang, Zhuangzhuang Ye, Mengjiao Bao, Peng Yan, Xiaohong Su

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； National University of Defense Technology（国防科学技术大学） ； Northeastern University（东北大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 研究自动事实核查范式在资源受限环境下面临风险不对称挑战，引入TrendFact基准及评估热点感知能力的指标，提出FactISR框架提升热点感知能力和计算效率。