WM-VS: Progress-Aligned World Models for Closed-Loop Visual Servoing
本文针对闭环视觉伺服中的预测-控制不匹配问题，提出WM-VS框架，通过目标导向的进展对齐世界模型和反应式关节速度策略来解决。
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Selected work
Representative Papers
HAP: A Hand-Driven Active Perception Framework for Egocentric Head Motion Prediction
研究提出HAP框架，通过观察手部动作和推断目标情境来预测未来头部6-DoF运动，利用动态遮挡图和因果时间推理提高预测准确性。
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Balancing Emotional Alignment and Semantic Consistency in Image Generation via Reinforcement Learning with Valence-Arousal Anchoring
该研究通过结合连续的情感-唤醒条件、组相对策略优化及中性语义锚点的流匹配图像生成框架，解决了文本到图像生成中情感对齐与语义一致性之间的平衡问题。
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One Shared LoRA Weight for MRI Reconstruction across Acceleration Factors
为解决加速MRI重建中因不同加速因子导致的模型泛化差、成本高问题，提出Shared LoRA框架，通过训练一组共享适配器与轻量级门控网络实现跨因子的知识学习。
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Diffusion Language Models for Mobile Edge Agentic AI: Foundations, Applications, and Challenges
本文探讨了扩散语言模型在移动边缘智能代理中的应用，通过迭代去噪而非顺序解码来优化响应延迟和通信开销，同时满足资源限制条件。
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WM-VS: Progress-Aligned World Models for Closed-Loop Visual Servoing
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HAP: A Hand-Driven Active Perception Framework for Egocentric Head Motion Prediction
研究提出HAP框架，通过观察手部动作和推断目标情境来预测未来头部6-DoF运动，利用动态遮挡图和因果时间推理提高预测准确性。
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该研究通过结合连续的情感-唤醒条件、组相对策略优化及中性语义锚点的流匹配图像生成框架，解决了文本到图像生成中情感对齐与语义一致性之间的平衡问题。
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One Shared LoRA Weight for MRI Reconstruction across Acceleration Factors
为解决加速MRI重建中因不同加速因子导致的模型泛化差、成本高问题，提出Shared LoRA框架，通过训练一组共享适配器与轻量级门控网络实现跨因子的知识学习。
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本文探讨了扩散语言模型在移动边缘智能代理中的应用，通过迭代去噪而非顺序解码来优化响应延迟和通信开销，同时满足资源限制条件。
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