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

AutoPath: Learning Transferable Goal-Conditioned Stochastic Path Prior for Safe Navigation Without Human Demonstrations

AutoPath：学习可转移的目标条件随机路径先验以实现无人类示范的安全导航

Ziyang Zhang, Boyang Zhou, Zesong Yang, Haocheng Peng, Zeming Gai, Xiao Liang, Yujun Shen, Danping Zou, Ruizhen Hu, Hujun Bao, Zhaopeng Cui

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shenzhen University（深圳大学） 纠错

AI总结 研究在复杂环境下的安全导航问题，提出学习可转移目标条件随机路径先验的方法，引入规范状态表示和结构化先验学习框架，实验证明该方法成功率高、效率有竞争力且可跨平台转移。

Comments Accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). 8 pages, 4 figures

Event-RGB Adaptive Tracking for Nighttime Highway Perception

用于夜间高速公路感知的事件-RGB自适应跟踪

Haidong Wang, Hengxing Cai, Wanlei Li, Xiaogang Xiong, Renxin Zhong

机构 * School of Intelligent Systems Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学智能系统工程学院） ； School of Intelligence Science and Engineering, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学智能科学与工程学院） 纠错

AI总结 针对高速公路夜间低光条件下RGB感知性能差的问题，提出JEAT框架，通过自适应扩展卡尔曼滤波器动态融合事件流与RGB帧，还创建SEHN数据集，为多模态融合研究提供支持。

STEC: Evidence Compression for Deep Search in Open-domain Multi-Hop QA

STEC：开放域多跳问答中深度搜索的证据压缩

Xinkang Li, Rong Jiang, Xin Song, Ye Wang, Yue Han, Changjian Li

机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 研究开放域多跳问答中最终答案选择难题，提出STEC证据压缩框架从候选集选答案。通过答案级证据压缩和证据引导的答案验证机制，将选择从原始轨迹比较转为候选级证据比较，实验显示其性能最佳。

Generalize LMMs to Versatile Visual Modalities via Fabricated Modality Synthesis

通过虚拟模态合成将大型多模态模型推广到通用视觉模态

Shihao Yuan, Yuanze Li, Ruyi Zhang, Ming Liu, Wangmeng Zuo

机构 * Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算学部） 纠错

AI总结 研究大型多模态模型推广到未见视觉模态的挑战，提出VVM-Tuning训练框架，通过模态合成和上下文让模型具备相关能力，引入VVM-Bench基准，实验证明经合成模态训练的模型在多模态上有改进且无需模态内训练。

Comments Accepted by the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026

EmoStyle: Affective Conditioning of Style-Specialist Experts for Emotional Image Generation

EmoStyle：用于情感图像生成的风格专家情感调节

Dexiang Hong, Yijie Guo, Weidong Chen, Xinyan Liu, Zixuan Zou, Zhendong Mao, Yongdong Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 针对情感感知艺术图像生成中训练与测试时属性不一致造成的控制差距问题，提出EmoStyle框架，利用语言模型推理器预测情感线索，编码情感字段指导生成，训练专用LoRA适配器结合风格表达情感，经视觉语言模型引导排序，在挑战赛中获佳绩。

DynaFilter: Cloud-driven Dynamic Filtering for Satellite Edge Intelligence

DynaFilter：用于卫星边缘智能的云驱动动态过滤

Ziyang Zhang, Jie Liu, Luca Mottola

机构 * Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； Harbin Institute of Technology Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 针对卫星边缘系统带宽受限等问题，设计DynaFilter动态过滤技术，通过建立云查询语义与压缩域特征的映射，让边缘设备在压缩域直接进行选择性RoI推理，实现减少数据量、节省带宽、降低能耗及加快推理延迟等效果。

Comments 15 pages, 23 figures, accepted by ACM MobiCom 2026

Sparse Attention for Dense Open-Vocabulary Prediction in CLIP

CLIP中用于密集开放词汇预测的稀疏注意力

Fatimah Zohra, Chen Zhao, Shuming Liu, Bernard Ghanem

机构 * King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（阿卜杜拉国王科技大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 研究在CLIP的最终视觉自注意力层用α-entmax变换替代逐行softmax，以解决其在密集开放词汇预测时注意力分散产生噪声的问题，在开放词汇任务评估中，注意力稀疏化增益与基线注意力偏离目标类程度成正比。

UniLM-Nav: A Unified Framework for Zero-Shot Last-Mile Navigation

UniLM-Nav：零样本最后一英里导航的统一框架

Zhuofan Zhang, Tianxu Wang, Guoxi Zhang, Yixiong Lin, Xilin Wang, Hongming Xu, Qing Li, Song-Chun Zhu, Lifeng Fan

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，字节跳动公司人工智能研究院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 研究移动操作中最后一英里导航问题，提出UniLM-Nav统一框架，通过多模态大语言模型后端分解任务为视图选择、功能接地和姿态推理，在OVMM基准上优于现有方法，还验证了在实际机器人上的适用性。

Comments Project page: https://unilm-nav.github.io

One-Shot Federated Clustering of Non-Independent Completely Distributed Data

非独立完全分布式数据的一键式联邦聚类

Yiqun Zhang, Shenghong Cai, Zihua Yang, Sen Feng, Yuzhu Ji, Haijun Zhang

机构 * School of Computer Science and Technology, Guangdong University of Technology（广东工业大学计算机科学与技术学院） ； Department of Computer Science, Beijing Normal-Hong Kong Baptist University（北京师范大学-香港 Baptist大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机科学系） 纠错

AI总结 本文提出GOLD框架，解决非独立完全分布数据下的联邦聚类问题，通过全局导向局部分布学习提升聚类性能。

Comments This work has been accepted for publication in IEEE Internet of Things Journal

Journal ref IEEE Internet of Things Journal, vol. 13, no. 7, pp. 14964-14978, 2026

Unlocking Multilingual Reasoning Capability of LLMs and LVLMs through Representation Engineering

通过表示工程解锁大语言模型和大视觉语言模型的多语言推理能力

Qiming Li, Xiaocheng Feng, Yixuan Ma, Zekai Ye, Ruihan Chen, Xiachong Feng, Bing Qin

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学深圳分校） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） 纠错

AI总结 研究针对LLMs和LVLMs在多语言推理中英语表现优于低资源语言的问题，提出无训练的推理时方法MRRE，通过在特定层注入两个预计算向量增强多语言推理能力，实验证明该方法有效提升非英语推理及输入输出语言一致性。

Comments ACL2026 main

Triad: Empowering LMM-based Anomaly Detection with Vision Expert-guided Visual Tokenizer and Manufacturing Process

Triad: 通过视觉专家引导的视觉标记器和制造过程增强基于LMM的异常检测

Yuanze Li, Shihao Yuan, Haolin Wang, Qizhang Li, Ming Liu, Chen Xu, Guangming Shi, Wangmeng Zuo

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Pengcheng Lab（鹏城实验室） 纠错

AI总结 Triad通过引入视觉专家引导的标记器和制造过程，提升基于LMM的工业异常检测性能。

Journal ref In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision, pp. 21917-21926. 2025