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

Less is More: Modality-Decoupling for General AIGC Audio-Video Detection

少即是多：通用AIGC音频-视频检测的模态解耦

Jielun Peng, Yabin Wang, Yaqi Li, Jincheng Liu, Xiaopeng Hong, Athanasios V. Vasilakos

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； University of Agder（阿格德大学） 纠错

AI总结 针对通用AIGC音频-视频检测，现有方法假设不总成立，本文提出DAV-Det系统，通过决策级融合独立建模各模态取证证据，视觉和音频检测器分别利用多粒度表示及门控双分支架构，在挑战赛中排名第一。

Comments First place in the General AIGC Audio-Video Detection Challenge at the IJCAI-ECAI 2026 DDL 2.0 Workshop

ReLATE: Reliability-Guided Evidence Fusion for Robust UAV--Satellite cross-view Geo-Localization

ReLATE：用于稳健无人机-卫星跨视角地理定位的可靠性引导证据融合

Haochen Jiang, Jialei Pan, Yuzhe Sun, Zhe Dong, Lecheng Ren, Yanfeng Gu, Tianzhu Liu

机构 * School of Electronics and Information Engineering, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学电子与信息工程学院） ； National Key Laboratory of Radar Detection and Sensing, Nanjing Research Institute of Electronics Technology（南京电子技术研究所雷达探测与感知国家重点实验室） ； School of Electrical and Electronic Engineering, University of Manchester（曼彻斯特大学电气与电子工程学院） 纠错

AI总结 针对无人机-卫星跨视角地理定位在实际飞行中受多种因素影响、现有方法稳健性不足的问题，提出ReLATE框架，通过可靠性自适应特征融合提升稳健性，在UAVSat-Deg基准测试中表现最佳，且干净图像精度具竞争力。

A Unified Algorithmic Framework for Hybrid Reinforcement Learning in Tabular MDPs with Shifted Transition Dynamics

表格型马尔可夫决策过程中具有转移过渡动态的混合强化学习统一算法框架

Zheshun Wu, Renjie Zheng, Jinhang Zuo, Zenglin Xu, Fang Kong

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Academy of AI for Science（上海人工智能研究院） 纠错

AI总结 研究表格型MDP中混合强化学习，提出含MIN-UCB-VI和MAX-LCB-VI的统一算法框架，利用细粒度偏差信息有效利用离线数据，给出理论保证并通过实验验证，解决离线数据因转移动态而无效的问题。

Comments 59 pages, 3 figures, and 2 tables

Steering topology distributions for unified generative design of architected metamaterials

用于结构化超材料统一生成设计的引导拓扑分布

Haolin Li, Yuyang Miao, Menglei Li, Jinshuai Bai, Liyuan Wang, Xin Liu, Bo Gao, Jiantao Liu, Danilo Mandic, Zahra Sharif Khodaei, M. H. Aliabadi, Weiqiu Chen

机构 * Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） ； Ningbo University（宁波大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 研究结构化超材料设计问题，提出GenTO统一框架，通过训练扩散模型并引导拓扑分布，能为异构任务重用拓扑先验，保留结构多样性，获高性能方案，确立拓扑知识为超材料设计统一原则。