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

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。