Robot VLA gains are tied to contact, timing, and action priors
这一时期的视觉-语言-动作（VLA）机器人论文重点在让策略在物理约束下正常工作。DAM-VLA、World Pilot 和 CHORUS 显示了主要方向：更快的传感器回路、面向动作的引导，以及能在真实机器人环境中部署的控制。
主题概况
Contact Rich Control
Contact-Aware VLA Manipulation
评估 VLA 策略的机器人实验室，在扩大量采集前，应先测试三个具体补充：用于快速接触信号的传感器速率缓冲、在与真实系统对齐的模拟器中训练的触觉纠正，以及用于分布外操作的冻结 world-action 先验。常见的采用阻碍是物理交互：仅靠相机或单一时钟的策略会漏掉力峰值、隐藏接触状态，以及在位姿、几何形状或光照变化下的场景动力学。