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本文提出了一种用于激光粉末床熔融的神经符号闭环架构，其中环内本体将符号推理与统计学习相结合，以控制熔池深度并消除悬垂挂渣。通过校准至NIST AM-Bench基准的代理模型验证了可行性。
πR^2 提出了一种面向机器人操作的反应式实时流策略，将条件输入分为快速通道和慢速通道，并采用延迟自适应流调度，使得闭环重规划速度比基线策略快约4倍，成功率最高提升30%。
本文探讨了使用基于GRPO再训练的紧凑型小型语言模型（Qwen2.5-1.5B），并结合验证器引导的校正循环，用于自主工业控制。该框架实现了高对齐精度和低延迟，展示了在边缘部署的实际可行性。
AHA-WAM是一种异步世界动作模型，采用双扩散Transformer将世界预测与动作执行解耦，实现了高效的长视野规划和实时控制。它在机器人操作任务上达到了最先进的性能，在RoboTwin上成功率达92.8%，在现实世界任务中达78.3%，同时实现了24.17 Hz的闭环控制。
提出CTRL-STEER，一种闭环框架，通过时变控制信号对视觉-语言-动作模型进行自适应引导，在无需重新训练的情况下，实现了概念调节与任务成功率之间的更好权衡。