提升长时域 VLA 执行可靠性的训练改动
更长的记忆和预测性表示需要接受与任务含义、物理约束和执行平滑性相联系的监督。最具体的下一步，是规范循环状态所保留的信息，检验预测动作是否在物理上可执行，并利用组合式标注改善子任务转换处的控制。
主题概况
Deployment Efficiency
闭环执行成为具身智能的决定性检验
当天的证据将近期对部署的关注点从单纯的推理速度扩展开来。IMBench 表明，识别物理约束并不能可靠地产生可执行行为；AC-VLA 和快慢驾驶则通过使学习或计算与控制回路相匹配来改善结果。大多数证据仍来自仿真，因此尚不能证明广泛的现实世界可靠性。
闭环 VLA 训练与评估的变化
阶段标签既可以控制操作过程中的传感器访问，也可以控制策略评估中的计算复用。证据支持对训练和测试基础设施进行范围更窄的调整，而不支持关于一般物理可靠性的判断；后者仍受到以仿真为主的评估以及较弱的长时域安全结果所限制。