机器人 VLA 研究正在用真实控制失效模式来评判
本周最强的信号是可部署的机器人操作。视觉-语言-动作（VLA）论文关注共享机器人数据、动作检查和可直接上硬件的动作头。Qwen-RobotManip、DREAM-Chunk 和 EquiVLA 显示出同一优先级：策略必须能处理新的机器人本体、扰动和旋转场景。
主题概况
Cross Embodiment Learning
机器人控制环中的 VLA 安全检查
机器人操作团队现在可以针对具体执行风险测试 VLA 策略：接触密集任务中的过时动作块、危险场景中的不安全动作生成，以及桌面物体上的旋转失效。有用的工作靠近机器人控制环：候选动作选择、执行前拒绝评估，以及面向旋转场景的几何感知动作头。