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

KANResDiff: Learning Local Residual Diffusion via Kolmogorov-Arnold Network for Ambiguous Medical Image Segmentation

KANResDiff：基于柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络学习局部残差扩散以解决模糊医学图像分割问题

Fanding Li, Chenglin Wang, Xiangyu Li, Xingyu Qiu, Xinghua Ma, Xiangming Yin, Haiyang Li, Suyu Dong, Wei Wang, Kuanquan Wang, Gongning Luo, Shuo Li

机构 * Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算学部） ； College of Computer and Control Engineering, Northeast Forestry University（东北林业大学计算机与控制工程学院） ； Case Western Reserve University（凯斯西储大学） 纠错

AI总结 针对现有模糊医学图像分割方法无法形成渐进式语义建模的问题，提出KANResDiff模型，通过独立时间编码与残差薛定谔桥实现阶段感知模糊性建模，在公开数据集上取得SOTA性能。

Comments 10 pages, 3 figures, MICCAI 2026 conference paper

Dual Distribution Estimation for Zero-shot Noisy Test-Time Adaptation with VLMs

基于双分布估计的零样本噪声测试时自适应方法

Wenjie Zhu, Yabin Zhang, Liang Xu, Xin Jin, Wenjun Zeng, Lei Zhang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 针对噪声测试时自适应中分布外异常值问题，提出双分布估计框架，通过无训练的高斯分布建模实现零样本鲁棒自适应。

Comments Accepted by ECCV2026. Project Page:https://zhuwenjie98.github.io/DDE-project-page/

Reproducing, Analyzing, and Detecting Reward Hacking in Rubric-Based Reinforcement Learning

基于评分标准的强化学习中的奖励黑客行为的复现、分析与检测

Xuekang Wang, Zhuoyuan Hao, Shuo Hou, Hao Peng, Juanzi Li, Xiaozhi Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

AI总结 本文提出可控黑客环境CHERRL，通过注入已知偏见复现奖励黑客行为，分析其可发现性与可利用性，并探索基于智能体的自动检测方法。

Comments 23 pages, 7 figures

RLinf-VLA: A Unified and Efficient Framework for Reinforcement Learning of Vision-Language-Action Models

RLinf-VLA: 一种用于视觉-语言-动作模型强化学习的统一高效框架

Hongzhi Zang, Mingjie Wei, Si Xu, Yongji Wu, Zhen Guo, Yuanqing Wang, Hao Lin, Peihong Wang, Liangzhi Shi, Yuqing Xie, Zhexuan Xu, Zhihao Liu, Kang Chen, Wenhao Tang, Quanlu Zhang, Weinan Zhang, Chao Yu, Yu Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Infinigence AI ； Peking University（北京大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工程学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

AI总结 RLinf-VLA是一种统一高效的框架，用于提升视觉-语言-动作模型在具身环境中的强化学习性能，通过统一接口和高效资源分配实现统一和可扩展的训练。

Comments Accepted to RSS 2026. This is the technical report of the RLinf Team, focusing on the algorithm side. For the system-level design, please refer to arXiv:2509.15965. The open-sourced code link: https://github.com/RLinf/RLinf