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

Bridging Functional Correctness and Runtime Efficiency Gaps in LLM-Based Code Translation

弥合基于LLM的代码翻译中的功能正确性与运行时效率差距

Longhui Zhang, Jiahao Wang, Chenhao Hu, Bingyu Liang, Jing Li, Min Zhang

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

AI总结 提出SwiftTrans框架，通过多视角探索和差异感知选择两阶段，利用并行上下文学习和差异比较，同时提升LLM代码翻译的正确性和运行时效率。

Comments Accepted to ICML 2026

Beyond NL2Code: A Structured Survey of Multimodal Code Intelligence

超越NL2Code：多模态代码智能的结构化综述

Xuanle Zhao, Qiushi Sun, Jingyu Xiao, Xuexin Liu, Haoyue Yang, Qiaosheng Chen, Xianzhen Luo, Jing Huang, Yufeng Zhong, Lei Chen, Shuai Fu, Zhenlin Wei, Jinhe Bi, Lei Jiang, Haibo Qiu, Siqi Yang, Peng Shi, Jian Hu, Zhixiong Zeng

机构 * Meituan（美团） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Nanjing University（南京大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Australian Institute for Machine Learning, Adelaide University（阿德莱德大学澳大利亚机器学习研究所） ； Ludwig Maximilian University of Munich（慕尼黑大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） 纠错

AI总结 本文系统综述多模态代码智能，将任务按代码角色分类，覆盖GUI、科学可视化、结构化图形及前沿任务，并提出四个基于验证的未来方向。

Comments Work completed in January 2026. Updating now

Prototype-Based Semantic Consistency Alignment for Domain Adaptive Retrieval

基于原型语义一致性对齐的域自适应检索

Tianle Hu, Weijun Lv, Na Han, Xiaozhao Fang, Jie Wen, Jiaxing Li, Guoxu Zhou

机构 * School of Computer Science and Technology, Guangdong University of Technology（广东工业大学计算机科学与技术学院） ； School of Automation, Guangdong University of Technology（广东工业大学自动化学院） ； School of Computer Science, Guangdong Polytechnic Normal University（广东 polytechnic 正规大学计算机科学学院） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学深圳校区计算机科学与技术学院） ； School of Artificial Intelligence, Guangzhou University（广州大学人工智能学院） 纠错

AI总结 提出原型语义一致性对齐（PSCA）两阶段框架，通过正交原型建立类级语义连接，利用几何邻近性加权伪标签置信度，并在重构特征上量化生成统一哈希码，解决域自适应检索中的类级对齐缺失和量化质量下降问题。

Comments AAAI2026

Progressive Knowledge-Guided Large Language Model Framework for Bearing Fault Diagnosis

渐进式知识引导的大型语言模型框架用于轴承故障诊断

Jinghan Wang, Gaoliang Peng, Yanjun Chen, Wei Zhang, Wentao Wu, Tianchen Liu

机构 * Harbin Institute of Technology, China（哈尔滨工业大学，中国） ； Eastern Institute of Technology, China（东方技术研究所，中国） 纠错

AI总结 提出渐进式物理引导多尺度振动信号处理框架，通过81维测量描述符、故障自适应分割和隐式知识编码，在四个数据集上实现98.49%诊断精度并降低12.6倍计算成本。

ARB4WM: An Adversarial Robustness Benchmark for World Models in Continuous Control

ARB4WM：连续控制中世界模型的对抗鲁棒性基准

Junjian Zhang, Hao Tan, Ruonan Li, Dong Zhu, Aiping Li, Zhaoquan Gu

机构 * College of Computer Science, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机学院） ； College 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） ； Department of New Networks, Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室新型网络部） ； National Key Laboratory of Advanced Communication Networks（先进通信网络全国重点实验室） 纠错

AI总结 提出ARB4WM统一基准，从策略、价值和潜在动力学三个层面评估世界模型在视觉扰动下的对抗鲁棒性，发现多目标攻击和时序暴露模式对安全评估至关重要。

Comments 24 pages, 10 figures, 5 tables. Source code available at https://github.com/zaoanguai/ARB4WM

Local-GS: Accelerating 3D Gaussian Splatting via Tile-Local Warp Coherence

Local-GS：通过Tile局部Warp一致性加速3D高斯泼溅

Yang Luo, Yan Gong, Yongsheng Gao, Jie Zhao, Xinyu Zhang, Huaping Liu

机构 * State Key Laboratory of Robotics and Systems, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室） ； State Key Laboratory of Intelligent Green Vehicle and Mobility, School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与运载学院智能绿色车辆与交通国家重点实验室） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） 纠错

AI总结 提出Local-GS，通过基于SIMT执行边界组织高斯原语，设计提升、剔除和混合三阶段warp一致渲染范式，在不降低质量的前提下实现最高7.76倍加速。

SkillWiki: A Living Knowledge Infrastructure for Agent Skills

SkillWiki: 一个用于智能体技能的活知识基础设施

Dingcheng Huang, Yuda Ding, Bingshuo Liu, Qingbin Liu, Xi Chen, Jiang Bian, Hongliang Sun, Zhiying Tu, Dianhui Chu, Xiaoyan Yu, Dianbo Sui

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Tencent（腾讯） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 提出SkillWiki，一个支持智能体技能组织、落地和持续演化的活知识基础设施，通过将异构知识转化为可复用技能资产并关联原始证据，实现从知识摄入到技能生产、溯源探索、治理和执行驱动演化的完整生命周期。

LaWAM: Latent World Action Models for Efficient Dynamics-Aware Robot Policies

LaWAM: 用于高效动力学感知机器人策略的潜在世界行动模型

Jialei Chen, Kai Wang, Kang Chen, Shuaihang Chen, Feng Gao, Wenhao Tang, Zhiyuan Li, Weilin Liu, Zhuyu Yao, Boxun Li, Yuanbo Xu, Chao Yu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Jilin University（吉林大学） ； Nankai University（南开大学） ； Peking University（北京大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Striding.AI ； Infinigence AI 纠错

AI总结 提出LaWAM模型，通过潜在视觉子目标预测场景变化，实现动力学感知的机器人控制，在多个基准上达到最优或竞争性成功率，且推理延迟低。

Learning New Tasks via Reusable Skills: Skill-Compositional Experts for Embodied Continual Learning

通过可复用技能学习新任务：面向具身持续学习的技能组合专家

Shuaike Zhang, Shaokun Wang, Haoyu Tang, Jianlong Wu, Liqiang Nie

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shandong University（山东大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

AI总结 提出技能组合专家（SCE）框架，通过组合技能基础（CSG）分解演示为可复用技能，并利用双执行-转换专家（DETE）实现新任务学习，有效缓解具身持续学习中的灾难性遗忘。

Comments 13 pages, 5 figures

Towards Next-Generation Healthcare: A Survey of Medical Embodied AI for Perception, Decision-Making, and Action

迈向下一代医疗：医疗具身AI在感知、决策与行动中的综述

Cheng Zhang, Qing Cai, Xingzheng Wu, Xun Yang, Xiaojun Chang, Bingkun Bao, Liqiang Nie, Xinwang Liu, Yi Yang

机构 * School of Information Science and Engineering, Ocean University of China（中国海洋大学信息科学与工程学院） ； Innovation School of Artificial Intelligence, Hefei University of Technology（合肥工业大学人工智能创新学院） ； School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学信息科学技术学院） ； School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（合肥工业大学计算机与信息工程学院） ； 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） ； College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机科学与技术学院） ； ReLER Laboratory, CCAI, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） 纠错

AI总结 本文系统综述医疗具身AI的核心组件，强调感知、决策与行动的协调集成，并分析临床实践中的挑战与未来方向。

Comments 19 pages, 9 figures

CHILLGuard: Towards Fine-Grained Chinese LLM Safety Guardrail with Scalable Data Construction and Model-aware Preference Alignment

CHILLGuard：面向细粒度中文大语言模型安全护栏的可扩展数据构建与模型感知偏好对齐

Wenbo Yu, Bohua Wang, Hao Fang, Kuofeng Gao, Jingru Zeng, Xiaochen Yang, Tianyi Zhang, Xiaoxiao Ma, Jiawei Kong, Hao Wu, Bin Chen, Shu-Tao Xia, Min Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shenzhen ShenNong Information Technology Co., Ltd.（深圳神农信息技术有限公司） 纠错

AI总结 针对中文场景，提出细粒度风险分类体系（5大类31小类），通过可扩展数据构建管道生成高质量训练数据，并采用模型感知直接偏好优化训练CHILLGuard，在基准上F1分数提升15.92%。

Learn Temporal Consistency For Robust Satellite Video Detector

学习时间一致性以实现鲁棒的卫星视频检测器

Weilong Guo, Shengyang Li, Yanfeng Gu

机构 * Technology and Engineering Center for Space Utilization, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空间应用工程与技术中心） ； Key Laboratory of Space Utilization, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空间应用重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Electronics and Information Engineering, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学电子与信息工程学院） 纠错

AI总结 提出基于时间一致性学习（TCL）的卫星视频目标检测框架，通过时间特征聚合、结构编码和时间一致性约束模块，实现定向细粒度目标检测，在SAT-MTB数据集上达到47.7% mAP，较基线提升4.8%。

Comments 11 pages, 8 figures

LabVLA: Grounding Vision-Language-Action Models in Scientific Laboratories

LabVLA：在科学实验室中落地视觉-语言-动作模型

Baochang Ren, Xinjie Liu, Xi Chen, Yanshuo Liu, Chenxi Li, Daqi Gao, Zeqin Su, Jintao Xing, Zirui Xue, Rui Li, Xiangyu Zhao, Shuofei Qiao, Minting Pan, Wangmeng Zuo, Lei Bai, Dongzhan Zhou, Ningyu Zhang, Huajun Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 针对科学实验室中机器人执行协议面临的数据和实体瓶颈，提出模拟数据引擎RoboGenesis和两阶段训练策略LabVLA，在LabUtopia基准上取得最高平均成功率。

Comments Work in progress. Project website at https://zjunlp.github.io/LabVLA/

GuideWalk: Learning Unified Autonomous Navigation and Locomotion for Humanoid Robots across Versatile Terrains

GuideWalk: 面向人形机器人的统一自主导航与运动学习，适用于多种地形

Haoxuan Han, Chen Chen, Linao Gong, Xin Yang, Hao Hu, Junhong Guo, Zhicheng He, Yao Su, Fenghua He

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Leju Robotics（乐聚机器人） 纠错

AI总结 提出GuideWalk框架，通过可通行性感知导航引导与地形自适应运动教师蒸馏，实现人形机器人在复杂地形上的稳定导航与运动协调。

SkillsVote: Lifecycle Governance of Agent Skills from Collection, Recommendation to Evolution

SkillsVote: 代理技能的生命周期治理从收集、推荐到进化

Hongyi Liu, Haoyan Yang, Tao Jiang, Bo Tang, Feiyu Xiong, Yuyu Luo, Zhiyu Li

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨理工大学） ； Soochow University（苏州大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港理工大学（广州）） 纠错

AI总结 本文提出SkillsVote框架，通过生命周期治理管理代理技能，从收集和推荐到进化，提升模型在终端基准和SWE-Bench Pro上的性能。

Comments 71 pages, 12 figures, 13 tables

No One-Size-Fits-All Neurons: Task-based Neurons for Artificial Neural Networks

没有万能神经元：面向任务的人工神经网络神经元

Feng-Lei Fan, Meng Wang, Hang-Cheng Dong, Jianwei Ma, Tieyong Zeng

机构 * Department of Data Science, City University of Hong Kong（城市大学数据科学系） ； School of Mathematics, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学数学系） ； School of Instrumentation, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学仪器系） ； School of Earth and Space Sciences, Peking University（北京大学地球与空间科学学院） ； Institute for Advanced Study, Beijing Normal-Hong Kong Baptist University（北京师范大学-香港 Baptist大学高级研究院） 纠错

AI总结 受大脑神经元任务特异性的启发，提出一种两阶段框架设计任务导向神经元，通过多项式基函数引入归纳偏置，在合成数据、经典基准和实际应用中性能优于现有模型。

Comments 8 pages, 4 figures

FEMOT: Multi-Object Tracking using Frame and Event Cameras

FEMOT: 使用帧和事件摄像机的多目标跟踪

Shiao Wang, Xiao Wang, Chao Wang, Yitao Li, Menghao Liu, Bo Jiang, Yaowei Wang, Yonghong Tian, Jin Tang

机构 * School of Computer Science and Technology, Anhui University（安徽大学计算机科学与技术学院） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； National Key Laboratory for Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院多媒体信息处理全国重点实验室） ； School of Electronic and Computer Engineering, Shenzhen Graduate School, Peking University（北京大学深圳研究生院电子与计算机工程学院） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 提出FEMOT大规模RGB-事件多目标跟踪数据集和FEMOTR多模态跟踪框架，通过频域融合解耦特征，有效利用互补信息实现鲁棒跟踪。

Rethinking Backdoor Adversarial Unlearning through the Lens of Catastrophic Forgetting in Continual Learning

通过持续学习中的灾难性遗忘视角重新思考后门对抗性去学习

Zhenqian Zhu, Yamin Hu, Yujiang Liu, Luping Wei, Wenbo Hou, Bin Li, Haodong Li, Wenjian Luo

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shenzhen Key Laboratory of Media Security, Shenzhen University（深圳大学媒体安全深圳市重点实验室） 纠错

AI总结 本文将后门学习与去学习建模为持续学习视角下的三阶段过程，基于灾难性遗忘机制推导完全后门去学习的必要条件，并提出盲反演-后门对抗性去学习（BI-BAU）方法，通过期望最大化算法优化最大后验目标，有效消除后门效应。

Comments Accepted by ACM CCS 2026

Ontology Memory-Augmented ASR Correction for Long Text-Speech Interleaved Conversations

本体记忆增强的ASR校正用于长文本-语音交错对话

Xinxin Li, Huiyao Chen, Meishan Zhang, Yunxin Li, Zulong Chen, Zhibo Ren, Xiaoqing Dong, Baotian Hu, Min Zhang

机构 * Institute of Computing and Intelligence, Harbin Institute of Technology (Shenzhen), China（哈尔滨工业大学（深圳）计算与智能研究所） ； Shenzhen Loop Area Institute (SLAI), China（深圳环域研究所） 纠错

AI总结 提出本体记忆增强的ASR校正框架，通过动态更新本体记忆存储实体、术语、变体、混淆和语义关系，解决长文本-语音交错对话中的上下文校正问题，在RAMC-Corr数据集上优于直接校正。

Feature-Space Planes Searcher: A Universal Domain Adaptation Framework for Interpretability and Computational Efficiency

特征空间平面搜索器：一种通用领域自适应框架，兼顾可解释性与计算效率

Zhitong Cheng, Yiran Jiang, Yulong Ge, Yufeng Li, Zhongheng Qin, Rongzhi Lin, Jianwei Ma

机构 * School of Mathematics and Institute for Artificial Intelligence, Harbin Institute of Technology, China（数学学院和人工智能研究院，哈尔滨工业大学，中国） ； School of Earth and Space Sciences, Institute for Artificial Intelligence, Peking University, China（地球和空间科学学院，人工智能研究院，北京大学，中国） 纠错

AI总结 提出特征空间平面搜索器（FPS），通过冻结特征编码器并利用特征空间几何模式优化决策边界，实现高效、可解释的领域自适应，在多个基准上达到竞争性能。

Beyond Uniform Tokens: Adaptive Compression for Time Series Language Models

超越统一令牌：时间序列语言模型的自适应压缩

Jialin Gan, Xin Qiu, Guangzhe Chen, Xue Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Shandong University（山东大学） 纠错

AI总结 针对时间序列语言模型中令牌效率低的问题，提出自适应令牌预算框架，通过频域结构压缩时间序列令牌并逐层减少提示令牌，实现高达7.68倍推理加速并在78%设置中提升性能。

Can I Buy Your KV Cache?

我能买你的KV缓存吗？

Luoyuan Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen (HITSZ)（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 针对AI代理重复计算相同文档KV缓存的问题，提出由发布者预计算KV缓存，其他代理付费加载以跳过预填充，实验表明在Qwen3-4B上计算成本降低9-50倍，并设计了代理原生预填充CDN架构。

HKVM-RAG: Key-Value-Separated Hypergraph Evidence Organization for Multi-Hop RAG

HKVM-RAG：用于多跳RAG的键值分离超图证据组织

Mingyu Zhang, Ying Ma

机构 * Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机学院） ； School of Computer and Information Engineering, Henan University（河南大学计算机与信息工程学院） 纠错

AI总结 提出HKVM-RAG，一种键值分离的证据组织层，通过超图键值检索改进多跳RAG的证据链暴露，在三个基准上提升F1分数。

Comments Submitted to ICDE 2027. 13 pages, 3 figures

Iterative Tool Usage Exploration for Multimodal Agents via Step-wise Preference Tuning

通过逐步偏好调优的多模态智能体迭代工具使用探索

Pengxiang Li, Zhi Gao, Bofei Zhang, Yapeng Mi, Xiaojian Ma, Chenrui Shi, Tao Yuan, Yuwei Wu, Yunde Jia, Song-Chun Zhu, Qing Li

机构 * Beijing Key Laboratory of Intelligent Information Technology, School of Computer Science & Technology, Beijing Institute of Technology（北京智能信息科技重点实验室，计算机科学与技术学院，北京理工大学） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，BIGAI） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University（通用人工智能国家重点实验室，北京大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Guangdong Laboratory of Machine Perception and Intelligent Computing, Shenzhen MSU-BIT University（广东机器感知与智能计算实验室，深圳MSU-BIT大学） ； Department of Automation, Tsinghua University（自动化系，清华大学） 纠错

AI总结 提出SPORT方法，通过任务合成、步骤采样、步骤验证和偏好调优的迭代循环，使多模态智能体无需预收集数据即可自主探索和优化工具使用策略，在GTA和GAIA基准上分别提升6.41%和3.64%。

Comments 24 pages

Q-Fold: Query-Aware Focus-Context Spatio-Temporal Folding for Long Video Understanding

Q-Fold: 查询感知的焦点-上下文时空折叠用于长视频理解

Biao Tang, Xu Chen, Shuxiang Gou, Jingyi Yuan, Yuhan Zhang, Chenqiang Gao

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shenzhen Institute for Advanced Study, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学深圳高等研究院） 纠错

AI总结 提出Q-Fold，一种无需训练的长视频输入构建框架，通过查询引导将相关片段保留为高保真焦点帧，不相关片段折叠为上下文布局，在固定预算下提升多模态大模型的长视频理解性能。

Comments 10 pages, 5 figures, 8 tables. Code will be made publicly available

When Does Language Matter? Multilingual Instructions Reveal Step-wise Language Sensitivity in Vision-Language-Action Models

语言何时重要？多语言指令揭示视觉-语言-动作模型中的逐步语言敏感性

Xuan Dong, Zhe Han, Tianhao Niu, Qingfu Zhu, Wanxiang Che

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

AI总结 本研究通过将LIBERO基准翻译成十种语言，首次系统评估了VLA模型的多语言鲁棒性，发现非英语指令下成功率下降30-50%，并基于步骤级语言敏感性提出推理时对齐干预，显著提升性能。

Comments Accepted to ACL 2026 Main Conference

Precision-Aware Illumination-Disentangled Vision Transformer for Spacecraft 6D Pose Estimation

精度感知光照解耦视觉Transformer用于航天器6D姿态估计

Zongwu Xie, Yifan Yang, Yonglong Zhang, Guanghu Xie, Yang Liu, Shuo Zhang

机构 * School of Mechatronics Engineering, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学机电工程学院） 纠错

AI总结 提出PAID-ViT，通过光照解耦、可靠性感知令牌聚合和掩码监督，在光照变化和反射干扰下实现鲁棒的航天器6D姿态估计。

Comments 11 pages, 7 figures

Distortion-Resilient Robotic Imitation Learning for Autonomous Cable Routing

抗畸变机器人模仿学习用于自主电缆布线

Hao Wang, Fu-Zhao Ou, Shiqi Wang, Zhaolin Wan, Xiaopeng Fan

机构 * School of Artificial Intelligence, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学人工智能学院） ； Department of Computer Science, City University of Hong Kong（香港城市大学计算机科学系） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Suzhou Research Institute, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学苏州研究院） 纠错

AI总结 提出一种包含图像质量评估、置信度学习和决策模块的机器人模仿学习框架，在图像畸变下仍保持高性能，实验验证了其有效性。

Harnessing Embodied Agents: Runtime Governance for Policy-Constrained Execution

利用具身体 agent：运行时治理以实现政策约束执行

Xue Qin, Simin Luan, John See, Zeyd Boukhers, Cong Yang, Zhijun Li

机构 * School of Software, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学软件学院） ； 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） ； School of Mathematical and Computer Sciences, Heriot-Watt University, Malaysia Campus（赫瑞-沃德大学马来西亚校区数学与计算机科学学院） ； School of Future Science and Engineering, Soochow University（苏州大学未来科学与工程学院） ； Fraunhofer Institute for Applied Information Technology（弗劳恩霍夫应用信息技术研究所） 纠错

AI总结 本文提出了一种政策约束执行框架，通过将 agent 认知与执行监督分离，增强了具身体 agent 的运行时治理能力，通过 1000 次随机模拟验证，显著提高了对未经授权动作的拦截率和系统恢复成功率。

Comments 36 pages, 3 figures, 10 tables

MOFA-VTON: More Fashion Possibilities with Fine-Grained Adaptations in Virtual Try-On

MOFA-VTON: 虚拟试衣中细粒度调整带来的更多时尚可能性

Xiaoyu Han, Chenyang Wang, Jing Wang, Shunyuan Zheng, Quanling Meng, Shengping Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； HiDream.ai Inc.（HiDream.ai公司） ； Harbin Institute of Technology (Weihai) Qingdao Research Institute（哈尔滨工业大学（威海）青岛研究院） 纠错

AI总结 提出MOFA-VTON方法，通过用户绘制简单草图实现虚拟试衣中服装布局的细粒度调整，利用掩码构建策略和布局调整模块，在VITON-HD和DressCode数据集上超越现有方法。

Comments Accepted to CVPR 2026 (Highlight)