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

Decoupling Language Guidance from Backbones for Text-Guided Medical Segmentation

用于文本引导医学分割的骨干网络与语言引导解耦

Yungeng Liu, Xuanzi Fang, Haijin Zeng, Qi Dai, Yongyong Chen

机构 * Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； NingBo No.2 Hospital（宁波第二医院） 纠错

AI总结 研究针对文本引导医学分割中模型组件紧密耦合问题，提出可转移骨干层次适配器框架BTHA，通过稳定特征级接口、分层监督策略和自适应门控语义引导适配器，有效提升分割效果且计算开销适度。

A Survey on the Green Development of Large Models: From Resource-Efficient Architectures to Hardware-Software Co-Design

大模型绿色发展综述：从资源高效架构到软硬件协同设计

Linhui Xiao, Guiping Cao, Mingyue Guo, Xianchao Guan, Fan Yang, Ming Tao, Xin Li, Yuxin Peng, Yaowei Wang

机构 * Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 综述大模型绿色发展，涵盖资源高效架构与软硬件协同设计，回顾高效模型构建、训练部署策略、节能硬件等进展，探讨其在关键领域应用，讨论挑战与方向，为大模型可持续发展提供路线图。

Comments This paper has been accepted by CJE (2026), paper homepage: https://cje.ejournal.org.cn/article/doi/10.23919/cje.2025.00.438

Journal ref Chinese Journal of Electronics, vol. 35, no. 5, pp. 1-24, 2026

The Anatomy of Implicit Bias: Information Allocation in Neural Network Training

神经网络优化中的信息分配动态

Zhang Gongyue, Wang Zhiyong, Liu Donghan, Ren Weihong, Sheng Yixuan, Liu Honghai

机构 * State Key Laboratory of Robotics and Systems, Harbin Institute of Technology Shenzhen（机器人系统国家重点实验室（哈尔滨工业大学深圳）） 纠错

AI总结 该论文从信息分配动态角度出发，将优化器隐含偏差解释为权重与偏差类参数路径间训练信号的相对分配，通过连续预处理指数\(p\)描述调整，分析其在训练中的形成机制，揭示此相对更新分配对参数轨迹和泛化行为的影响。

Are LLMs Ready to Assist Physicians? PhysAssistBench for Interactive Doctor-Patient-EHR Assistance

LLMs 是否已准备好辅助医生？PhysAssistBench：交互式医患-电子病历辅助基准

Tianming Du, Peijie Yu, Sihan Shang, Danli Shi, My Linh Nguyen, Shengbo Gao, Guangyuan Li, Yinghong Yu, Yan Jiang, Qianlong Zhao, Behzad Bozorgtabar, Shaoxiong Ji, Jiazhen Pan, Daniel Rueckert, Jiancheng Yang

机构 * Aalto University（阿尔托大学） ； Tencent（腾讯） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Aarhus University（奥胡斯大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

AI总结 提出PhysAssistBench基准，通过构建交互式患者代理评估LLM在医患-EHR交互中的协调能力，发现当前模型不可靠，瓶颈在于多维度协调而非单一能力。

Comments 34 pages with 8 figures

Pillar-Voxel Fusion Network for 3D Object Detection in Airborne Hyperspectral Point Clouds

用于空中超光谱点云中3D目标检测的柱体-体素融合网络

Yanze Jiang, Yanfeng Gu, Xian Li

机构 * School of Electronics and Information Engineering, Harbin Institute of Technology（电子与信息工程学院，哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 本文提出PiV-AHPC网络，通过柱体-体素双分支编码器和多级特征融合机制，有效解决空中超光谱点云中3D目标检测的几何-光谱失真问题，实现高精度检测与泛化能力。

Journal ref Sci China Inf Sci, 2026, 69(1): 112301