Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）

2605.09948 2026-08-19 cs.AI cs.CV cs.RO 版本更新

LoopVLA: Learning Sufficiency in Recurrent Refinement for Vision-Language-Action Models

LoopVLA: 在视觉-语言-动作模型中学习充分性

Boyang Shen, Kaixiang Yang, Hao Wang, Qiuyu Yu, Qiang Xie, Qiang Li, Zhiwei Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）； Wuhan United Imaging Surgical Co.,Ltd. (UIS)（武汉联影 surgical 公司）

AI总结 LoopVLA通过递归学习实现表示细化、动作预测和充分性估计，减少计算并提升效率，实验表明其在精度和性能上优于现有方法。

2510.14656 2026-08-19 stat.ML cs.LG 版本更新

Inverse Problems for Partial Differential Equations with Jump Discontinuities in Coefficients via Two-Stage Physics-Informed Deep Learning and Statistical Mixture Models

基于两阶段物理信息深度学习和统计混合模型的系数具有跳跃不连续性的偏微分方程反问题

Zhikun Zhang, Guanyu Pan, Xiangjun Wang, Yong Xu, Guangtao Zhang

机构 * School of Mathematics and Statistics（数学与统计学学院）； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学）； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）； Xiangtan University（湘潭大学）； Southern University of Science and Technology（南方科技大学）； MOE Key Laboratory for Complexity Science in Aerospace（航空航天复杂科学教育部重点实验室）； SandGold AI Research（SandGold AI研究院）

AI总结提出两阶段物理信息深度学习框架，结合神经网络采样与统计推断，解决系数具有跳跃不连续性的PDE反问题，实现参数识别与解重构。