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

ControlRadio: Prompt-Driven Controllable Diffusion for Cross-Modal Radio Map Generation

ControlRadio：用于跨模态无线电地图生成的提示驱动可控扩散模型

Kangjun Liu, Xiying Pan, Shuhang Zhang, Xiang Xiang, Ke Chen, Yaowei Wang

机构 * Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Peking University（北京大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 ControlRadio是一种可控生成框架，可根据自然语言描述和环境布局生成无线电地图，在不同城市场景中精度和泛化能力领先，计算时间较传统方法减少四个数量级以上，为无线环境建模提供新范式。

Comments 17 pages, 9 figures, 8 tables

SAIN: Structure-Aware Interactive Navigation with Active Dialogue Grounding for Mobile Robot

SAIN：面向移动机器人的、结合主动对话 grounding 的结构感知交互式导航

Yuhao Cao, Xiao Liu, Yang Xie, Lu Liu, Haoyao Chen

机构 * School of Mechanical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）机械工程与自动化学院） ； Department of Mechanical Engineering, City University of Hong Kong（香港城市大学机械工程系） 纠错

AI总结 本文提出SAIN零样本框架，将主动对话转化为持久导航状态，在VL-LN IIGN基准上提升了导航成功率与加权成功率，无需特定任务策略训练，验证了对话转状态机制的有效性。

Comments 8 pages, 4 figures, and 4 tables

Agentic Visual Reasoning in Whole-Slide Pathology Images via Active Perception

基于主动感知的全切片病理图像智能体视觉推理

Jingyun Chen, Fengchun Liu, Linghan Cai, Songhan Jiang, Shenjin Huang, Hongpeng Wang, Lequan Yu, Yongbing Zhang

机构 * College of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（香港大学计算与数据科学学院） 纠错

AI总结 该研究提出AdaptivePath主动感知框架，通过序列决策实现千兆像素病理切片的视觉推理，在病理VQA基准及TCGA六队列癌症亚型分类上取得最优性能，辅助病理学家诊断。

Comments 14 pages, 5 figures

MedCalc-R1: Knowledge-Guided Reward Framework for Medical Mathematical Reasoning

MedCalc-R1：面向医学数学推理的知识引导奖励框架

Haotian Wang, Lian Yan, Xingzhi Yao, Fanshu Meng, Ye He, Jingchi Jiang, Yi Guan

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

AI总结 该研究针对医学数学推理中RLVR框架的奖励评估缺陷，提出知识引导的混合奖励框架MedCalc-R1，通过强制公式生成与验证、软硬奖励方案提升性能，在安全关键领域表现更优。

Comments 17 pages, 11 figures, work in prograss

SegDem: Segmentation helps Demosaicing

SegDem：分割任务助力去马赛克

Ping Chen, Xiangming Wang, Yongyong Chen, Jiezhang Cao, Kai Zhang, Jingyong Su, Jie Liu, Haijin Zeng

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanjing University (Suzhou)（南京大学（苏州）） 纠错

AI总结 该研究提出SegDem框架，通过实例分割与跨任务解码器表示迁移，结合DINOv2共享表示空间，在单/四拜耳去马赛克任务上，于多类数据集实现不同架构下的性能稳定提升。

Comments 20 pagess

Hermite Curves as Trajectory Priors for Vision-Language-Action Models

作为视觉-语言-动作模型轨迹先验的埃尔米特曲线

Qi Lv, Jianming Xing, Zhao Yang, Mingyuan Yao, Yinan Shi, Yawei Jueluo, Mike Zheng Shou, Xiang Deng

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； Jiangsu Cytoderm Intelligent Technology Co., Ltd.（江苏赛克德智能科技有限公司） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 该研究针对视觉-语言-动作模型动作块的弱结构化问题，提出埃尔米特轨迹先验，其中埃尔米特正则化变体在仿真与真实机器人任务中显著提升了操纵成功率且无额外推理开销。

Comments Project page is available at https://aopolin-lv.github.io/Hermite/

Minute-Scale Training for Microrobot Navigation

微型机器人导航的分钟级训练

Yinghan Sun, Aoji Zhu, Xiang Ji, Yamei Li, Jiachi Zhao, Yun Wang, Li Zhang, Huijun Gao, Lidong Yang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 本文针对微型机器人DRL导航训练耗时久的问题，提出含全向量化模拟器与TSR奖励框架的学习框架，将训练缩至10分钟内，支持零样本部署，可缩短设计周期、加速部署。

Hierarchical Acoustic-Semantic Modeling: Modality Separation and Semantic Coherence for Full-Duplex SLMs

分层声学-语义建模：全双工口语语言模型的模态分离与语义连贯

Zhenyu Liu, Xuanyu Zhang, Yunxin Li, Qixun Teng, Shenyuan Jiang, Haolan Chen, Minjun Zhao, Fanbo Meng, Yu Xu, Yancheng He, Baotian Hu, Haizhou Li, Min Zhang

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； Center for Language, Intelligence and Machines, Shenzhen Loop Area Institute, Shenzhen（深圳环智中语言、智能与机器中心） ； School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）人工智能学院） 纠错

AI总结 研究全双工口语语言模型受模态干扰问题，提出Lychee-FD框架及分层参数分离策略，通过实验验证该方法能有效提升模型性能，在语音智能和交互流畅性上取得显著进步，且不影响推理效率。

Comments 22 pages, 9 figures

UI-MOPD: Multi-Platform On-Policy Distillation for Unified GUI Agents

UI-MOPD：用于持续GUI智能体学习的多平台策略蒸馏

Niu Lian, Tongbo Chen, Zhehao Yu, Chengzhen Duan, Fazhan Liu, Hui Liu, Pei Fu, Jian Luan, Heng Qu, Shu-Tao Xia, Jinpeng Wang

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Xiaomi（小米） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 针对构建多平台GUI智能体的挑战，构建高质量数据集Uni-GUI，提出UI-MOPD方法，通过多教师策略蒸馏实现持续学习，动态选教师并转移行为先验，实验证明其能平衡跨平台能力保留与新平台适应。

Comments Technical report. 27 pages, 7 figures, 7 tables

Pave-GRPO: Beyond Instantaneous Guidance through Principled Average Velocity Decomposition

Pave-GRPO：通过原则性平均速度分解超越瞬时引导

Pengyang Ling, Jiazi Bu, Yujie Zhou, Yibin Wang, Zhenyu Hu, Zihan Zhang, Yi Jin, Huaian Chen, Yuhang Zang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 提出Pave-GRPO方法，通过原则性平均速度分解将粗粒度过渡分解为细粒度子轨迹，在不增加生成成本的情况下将奖励反馈传播到更多中间步骤，实现更全面的偏好对齐。

Comments 18 pages,9 figures

Adversarial Concept Distillation for One-Step Diffusion Personalization

对抗概念蒸馏用于一步扩散个性化

Yixiong Yang, Tao Wu, Senmao Li, Shiqi Yang, Yaxing Wang, Joost van de Weijer, Kai Wang

机构 * Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Computer Vision Center（计算机视觉中心） ； Universitat Autònoma de Barcelona（巴塞罗那自治大学） ； VCIP, CS, Nankai University（南开大学计算机学院视觉计算与智能感知实验室） ； Program of Computer Science, City University of Hong Kong (Dongguan)（香港城市大学（东莞）计算机科学项目） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 本文提出OPAD框架，结合教师-学生蒸馏与对抗监督，通过多步扩散模型作为教师，一步学生模型联合训练，以实现一步扩散模型的高效个性化。

Comments Accepted to CVPR 2026 Findings

Dense Point-to-Mask Optimization with Reinforced Point Selection for Crowd Instance Segmentation

密集点到掩码优化与强化点选择用于人群实例分割

Hongru Chen, Jiyang Huang, Jia Wan, Antoni B. Chan

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） 纠错

AI总结 本文提出DPMO和RPS框架，通过整合SAM与NNEC约束及GRPO训练，实现高效人群实例分割，提升计数精度。