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

From Profiling to Synthesis: Benchmarking Implicit Behavioral Alignment in Personalized LLM Agents

从分析到综合：个性化大语言模型智能体中的隐式行为对齐基准测试

Jiajia Song, Bobo Li, Haiwen Yi, Zibo Ji, Meishan Zhang, Hao Fei, Min Zhang, Mong-Li Lee, Wynne Hsu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of Minnesota Twin Cities（明尼苏达大学双城分校） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 该研究针对大语言模型智能体的个性化问题，构建了IBA-Bench基准，提出IBA-Agent框架，实验显示其可在九类场景中提升隐式行为对齐效果，但有效个性化仍是重大挑战。

One QK Channel, Many Sources: Guarding Low-Precision Attention Collapse

一个QK通道，多个源：防范低精度注意力崩溃

Shuxiao Xie, Shuyang Xie, Yuan Cao, Dezhi Ran, Wei Yang, Tao Xie

机构 * Beijing Tongming Lake Information Technology Application Innovation Center (TLAIC)（北京通明湖信息技术应用创新中心（TLAIC）） ； Fudan University Institute of Systems for Advanced Computing（复旦大学先进计算系统研究所） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Peking University（北京大学） ； Shanghai Institute of Systems for Open Computing（上海开放计算系统研究所） 纠错

AI总结 本研究针对bfloat16变换器的低精度注意力崩溃问题，通过定位故障源与通道的分离关系，提出QK-Guard方法，可有效抑制注意力失控，支持在共享QK位点进行干预。

Comments 22 pages, 4 figures. Code and research artifacts: https://github.com/xieTwim/one-qk-channel-artifact

CARE: A Cascaded Framework for Efficient and Reliable Time Series Anomaly Detection

CARE：用于高效可靠时间序列异常检测的级联框架

Zemin Chao, Qianhui Xu, Jianhe Cen, Guangzhi Ge, Xiao Chen, Hoangzhi Wang

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

AI总结 本研究针对时间序列异常检测中深度学习模型推理开销大的问题，提出与模型无关的级联框架CARE，结合LPM与CDM，经8个基准测试，实现2.7-4.8倍推理加速且保持检测性能。

Reusing Rollouts under Policy Lag: Prefix-Normalized Policy Optimization for LLM Reinforcement Learning

策略滞后下的回滚复用：面向大语言模型强化学习的前缀归一化策略优化

Wenhao Zhang, Yibo Xie, Rui Wang, Jiahua Yang, Lei Jiang, Zibo Yang, Yawei Wang, Jiali Xu, jasperawang, Haoyang Long, Huan Xiong, alantzhao

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

AI总结 针对大语言模型强化学习中回滚复用导致的离策略问题，提出前缀归一化策略优化（PNPO），在4个更新周期时其数学推理性能优于GSPO，可降低更新批次需求。

A Benchmark Dataset for MLLM-Generated Image Detection: GPT Image2 & Nano Banana2

多模态大语言模型生成图像检测的基准数据集：GPT Image2与Nano Banana2

Zirui Zhang, Yinbo Yu, Donghai Guan, Chunwei Tian, Daoqiang Zhang, Qi Zhu

机构 * College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学计算机科学与技术学院） ； College of Artificial Intelligence, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学人工智能学院） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 本文构建了含三种生成协议的MLLM生成图像检测基准数据集，评估现有检测器性能并提出SAP-DSP基线框架，验证了其检测稳定性。

DynActiveGS: Active Gaussian Splatting for Dynamic Scene Reconstruction

DynActiveGS：面向动态场景重建的主动高斯溅射方法

Hongbo Duan, Pengting Luo, Chengzhi Zhao, Yuanhao Chiang, Fangming Liu, Xueqian Wang

机构 * Tsinghua University, Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； Huawei Technologies Ltd（华为技术有限公司） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 DynActiveGS是基于3DGS的动态感知主动重建框架，通过分解不确定性实现动态场景的鲁棒主动重建，在多指标上优于现有基线。

Comments Accepted to ACM Multimedia 2026

A Heuristic Perspective on Debiasing Language Models

语言模型去偏的启发式视角

Tian Lan, Yemin Wang, Chuancheng Shi, Xiangyu Wu, Zesheng Shi, Yuan Wang, Jiang Li, Guanglai Gao, Xiangdong Su

机构 * Inner Mongolia University（内蒙古大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 该研究针对现有语言模型去偏方法的局限，提出HEIMAT启发式自动去偏框架，经实验验证其可在保留NLU性能的同时有效缓解不同文化下的模型偏见。

Comments 13 pages in total, 5 figures

WM-Cov: Test Adequacy for Interactive World-Model-Style Autonomous Driving Simulation

WM-Cov：交互式世界模型式自动驾驶仿真的测试充分性

Jianxun Cui, Ping Wu, Stanisa Peric, Marko Milojkovic, Vladan Devedzic

机构 * School of Transportation Science and Engineering, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学交通科学与工程学院） ； Chongqing Research Institute of HIT（哈尔滨工业大学重庆研究院） ； Chongqing Changan Automobile Co., Ltd.（重庆长安汽车股份有限公司） ； University of Nis（尼什大学） ； University of Belgrade（贝尔格莱德大学） 纠错

AI总结 本文针对交互式世界模型式自动驾驶仿真测试的充分性问题，提出与提供方无关的 WM-Cov 评估层，经多组实验验证其可通过有效交互式证据收敛性更科学地评估测试效果。

Comments 11 pages, 6 figures, 7 tables

MMOOC: A Comprehensive Benchmark for Out-of-Context Evaluation in Multimodal Large Language Models

MMOOC：多模态大语言模型的上下文外评估综合基准

Wenjie Zhu, Yabin Zhang, Wenjun Zeng, Lei Zhang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Eastern Institute of Technology（东方理工大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 本文提出MMOOC基准，评估多模态大语言模型在上下文偏移场景下的拒绝与作答能力，实验发现当前模型难以平衡可答性与拒绝性，后训练可提升稳健性，该基准将公开。

Comments project page:https://zhuwenjie98.github.io/MMOOC-project-page/

HyperGS: Fast and Generalizable Gaussian Video Representation

HyperGS：快速且通用的高斯视频表示

Fatimah Zohra, Chen Zhao, Shuming Liu, Yahya Al Malallah, 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 研究针对高斯视频表示中现有方法依赖单视频优化、编码慢且通用性受限的问题，提出HyperGS方法，通过设计特定Transformer提取令牌和获得高斯表示，结合正则化器解决退化问题，实现快速编码及跨视频通用，提升了PSNR。

ArcAD: Anomaly-Rectified Calibration for Cold-Start Supervised Anomaly Detection

ArcAD: 冷启动监督异常检测的异常校正校准框架

Ningning Han, Lei Fan, Jia Guo, Yunkang Cao, Xiu Su, Feng Cao, Donglin Di, Tonghua Su

机构 * Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology, Harbin, China University of New South Wales, Sydney, Australia School of Biomedical Engineering, Tsinghua University, Beijing, China School of Artificial Intelligence ； Robotics, Hunan University, Changsha, China Big data institute, Central South University, Sydney, Australia DZ-Matrix, Beijing, China Chongqing Research Institute of HIT, Chongqing, China 纠错

AI总结 针对工业异常检测中冷启动场景下正常样本不足、异常样本稀少的问题，提出基于推拉学习范式的即插即用校准框架ArcAD，通过将正常样本投影到超球面并聚类、合成伪异常并利用真实异常优化边界，在多个数据集上显著优于现有方法。

Comments Accepted to European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026

When to Vote, When to Rewrite: Disagreement-Guided Strategy Routing for Test-Time Scaling

何时投票，何时重写：基于分歧的策略路由用于测试时扩展

Zhimin Lin, Yixin Ji, Jinpeng Li, Yu Luo, Dong Li, Junhua Fang, Juntao Li, Min Zhang

机构 * School of Computer Science and Technology, Soochow University（苏州大学计算机科学与技术学院） ； Department of Foundation Model, 2012 Labs, Huawei（华为2012实验室基础模型部门） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen (HITSZ)（哈尔滨工业大学深圳（哈工大深圳）） 纠错

AI总结 本文提出基于输出分歧的策略路由方法，通过动态选择不同扩展策略提升数学推理任务的准确性，减少计算成本。

UniCVR: From Alignment to Reranking for Unified Zero-Shot Composed Visual Retrieval

UniCVR：从对齐到重排序的统一零样本复合视觉检索

Haokun Wen, Xuemeng Song, Haoyu Zhang, Weili Guan, Xiangyu Zhao, Liqiang Nie

机构 * 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） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 UniCVR提出首个统一零样本复合视觉检索框架，结合多模态大语言模型与视觉语言预训练模型，通过两阶段方法实现多任务联合优化，实验表明其在五个基准测试中表现优异。