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