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

EATR-Stereo: Embodiment-Aware Token Routing of Paired Stereo Evidence for Humanoid Vision-Language-Action Control

EATR-Stereo：面向人形机器人视觉-语言-动作控制的具身感知配对立体证据路由

Songwei Wu, Rui Zhao, Fan Yang, Zhongqiang Nie, Zhiduo Jiang, Wandong Sun, Yuwei Li, Jian Hu, Yang Liu, Hong Liu

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

AI总结 EATR-Stereo是具身感知的令牌路由框架，在冻结预训练VLA模型的前提下，通过选择性路由配对立体证据，提升了人形机器人长时程视觉-语言-动作控制的任务成功率。

Comments 8 pages, 5 figures

Event-Causal RAG: A Retrieval-Augmented Generation Framework for Long Video Reasoning in Complex Scenarios

事件因果RAG：一种用于长视频复杂场景中长视频推理的检索增强生成框架

Peizheng Yan, Yu Zhao, Liang Xie, Juntong Qi, Mingming Wang, Erwei Yin

机构 * Tianjin Key Lab of Intelligent Unmanned Swarm Tech & System（天津智能集群技术与系统重点实验室） ； Tianjin University（天津大学） ； Institute of Computing and Intelligence（计算与智能研究所） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Tianjin Artificial Intelligence Innovation Center（天津人工智能创新中心） ； Defense Innovation Institute Academy of Military Sciences（国防科技创新研究院） ； School of Future Technology（未来技术学院） ； Shanghai University（上海大学） 纠错

AI总结 本文提出Event-Causal RAG框架，通过事件因果图和双存储记忆实现长视频推理，优于传统方法，在多事件整合和因果推理任务中表现更优，同时提升内存效率和流式性能。

STAND: Semantic Anchoring Constraint with Dual-Granularity Disambiguation for Remote Sensing Image Change Captioning

STAND：语义锚定约束与双粒度消歧用于遥感图像变化描述

Yanpei Gong, Beichen Zhang, Hao Wang, Xuhang Fu, Zhaobo Qi, Xinyan Liu, Yuanrong Xu, Weigang Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology, Weihai, China（哈尔滨工业大学，威海） 纠错

AI总结 STAND通过语义锚定约束与双粒度消歧方法，解决遥感图像变化描述中的视角、尺度和先验知识模糊问题，提升描述精度。

KA2L: A Knowledge-Aware Active Learning Framework for LLMs

KA2L：一种面向大语言模型的基于知识的主动学习框架

Haoxuan Yin, Chen Tang, Yangfan Wang, Lian Yan, Jingchi Jiang

机构 * Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机学院） ； Institute for Advanced Algorithms Research（先进算法研究所） ； National Key Laboratory of Smart Farm Technologies（智能农业技术与系统国家重点实验室） 纠错

AI总结 本文提出KA2L框架，通过分析潜在空间评估LLM对特定知识的掌握程度，生成未知问题以提升模型能力，实验表明该方法能有效降低标注和计算成本，并在多个数据集上取得更好性能。

Comments 17 pages, 3 figures. Published in Expert Systems with Applications 333 (2027) 133951