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

PRISM: Prompt Refinement via Image-grounded Self-rewarding Mechanism for Text-to-Image Generation

PRISM：通过基于图像的自我奖励机制进行文本到图像生成的提示优化

Guo Tang, HongJie Luo, Tianxu Wang, Ying Zhang, Hao Wang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Guangdong University of Technology（广东工业大学） 纠错

AI总结 针对文本到图像生成模型对提示制定敏感的问题，提出PRISM框架，通过基于图像的自我奖励机制，利用结构化视觉诊断和多任务监督微调等方法，提高图像质量和语义对齐，并提供可解释反馈。

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StanceFlip: A Comprehensive Multi-Dimensional Benchmark for Multimodal Conversational Stance Flipping Forecasting

StanceFlip：用于多模态对话立场翻转预测的综合多维基准测试

Heyan Chai, Xin Li, Wenjie Wang, Jianyang Qin, Chaoyang Li, Lu Wang, Hao Chen, Qing Liao

机构 * College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机科学与软件学院） ； Harbin Institute of Technology Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； City University of Macau（澳门城市大学） 纠错

AI总结 研究针对现有对话立场检测基准测试的局限，提出StanceFlip基准测试及ConStaFF框架，含多模态立场六元组提取和动态立场翻转归因两个新子任务，基于大语言模型实现端到端立场推理，实验显示该方法性能领先。

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Neuromorphic Object Detection: An In-Depth Study and Future Directions

神经形态目标检测：深入研究与未来方向

Jianing Li, Dianze Li, Arren Glover, Xiaopeng Fan, Guoqi Li, Chiara Bartolozzi, Ryad B. Benosman, Yonghong Tian

机构 * Peking University（北京大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Italian Institute of Technology（意大利理工学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； Sorbonne Université（索邦大学） ； INSERM（法国国家健康与医学研究院） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； Institut de la Vision（视觉研究所） 纠错

AI总结 针对传统相机在特定条件下目标检测的挑战，本文对神经形态目标检测算法进行全面调查和基准测试，从多视角探索现有方法，评估多种模型并分析结果，讨论未解决问题，为该领域研究提供资源与方向。

Comments Accepted by Proceedings of the IEEE

H$^2$SD: Hybrid Hindsight Self-Distillation

H$^2$SD：混合事后自蒸馏

Qiye Cai, Yichuan Ma, Peiji Li, Yongkang Chen, Qipeng Guo, Yicheng Zou, Linyang Li, Xiaocheng Feng, Bing Qin

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 研究针对强化学习中奖励监督问题，提出 H$^2$SD 混合事后自蒸馏框架。成功轨迹用教师概率调更新幅度，失败轨迹基于参考提示调整教师并最小化反向 KL 散度，实验表明该框架优于基线，能稳定优化且效率良好。

Uncertainty Modeling for Multi-Objective RTA Interception with Distillation Acceleration

多目标RTA拦截中的不确定性建模与蒸馏加速

Gaoxiang Zhao, Ruinan Qiu, Xiaoting Wang, Pengpeng Zhao, Rongjin Wang, Xiaoting Wang, Zhangang Lin, Xiaoqiang Wang

机构 * Department of Applied Mathematics（应用数学系） ； Harbin Institute of Technology, Weihai（哈尔滨工业大学威海学院） ； School of Mathematics and Statistics（数学与统计学学院） ； Shandong University（山东大学） 纠错

AI总结 本文提出UMDA框架，结合多目标学习与不确定性建模，通过知识蒸馏减少计算开销，提升RTA拦截的效率和准确性。

RM-Distiller: Exploiting Generative LLM for Reward Model Distillation

RM-Distiller: 利用生成式大语言模型进行奖励模型蒸馏

Hongli Zhou, Hui Huang, Wei Liu, Chenglong Wang, Xingyuan Bu, Lvyuan Han, Fuhai Song, Muyun Yang, Wenhao Jiang, Hailong Cao, Tiejun Zhao

机构 * Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机学院） ； School of Computer Science and Engineering, Northeastern University（东北大学计算机科学与工程学院） 纠错

AI总结 RM-Distiller通过系统利用教师LLM的精炼、评分和生成能力，提升奖励模型蒸馏效果，首次系统性地探索了生成式LLM在奖励建模中的应用。

Comments Accepted to IJCAI-ECAI 2026

A Semi-supervised Physics-Aware Triple-Stream Underwater Image Enhancement Network

一种半监督物理感知三流水下图像增强网络

Shixuan Xu, Hao Qi, Wei Wang, Chao Huang, Jie Wen, Junyu Dong, Xinghui Dong

机构 * State Key Laboratory of Physical Oceanography and the Faculty of Information Science and Engineering, Ocean University of China（物理海洋学国家重点实验室和中国海洋大学信息科学与工程学院） ； School of Cyber Science and Technology, Shenzhen Campus of Sun Yat-sen university（中山大学深圳校区计算机科学与技术学院） ； Shenzhen Key Laboratory of Visual Object Detection and Recognition, Harbin Institute of Technology（深圳视觉目标检测与识别重点实验室，哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 本文提出一种结合物理模型和深度学习的半监督水下图像增强网络，通过三流结构提升退化参数估计和图像增强效果。

Comments 36 pages, 9 figures

UAV-ON: A Benchmark for Open-World Object Goal Navigation with Aerial Agents

UAV-ON：用于空中智能体的开放世界目标导航基准测试

Jianqiang Xiao, Yuexuan Sun, Yixin Shao, Boxi Gan, Rongqiang Liu, Yanjin Wu, Weili Guan, Xiang Deng

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

AI总结 介绍用于空中智能体开放世界目标导航的UAV-ON基准测试，含14个环境及1270个目标对象，通过实例级指令编码。实现多种基线方法评估，结果凸显空中导航和语义目标基础的复合挑战，推动复杂环境下无人机可扩展自主性研究。

Comments Accepted to ACM MM 2025