机器人学习正在按标注、接触、时序和任务上下文来评判
这一时期的机器人学习论文把模型提升和可部署约束联系起来：可靠标注、接触控制、延迟和任务相关对齐。SPARC、Mana 和 LabVLA 显示了主要重点：在扩大模型之前，先让数据和策略贴合物理任务。
主题概况
Dexterous Robotics
机器人操作部署检查
机器人操作团队可以根据现有证据做三项具体改动：按物理交互信号给示范标签打分，在部署自回归 VLA 策略前加入固定延迟解码测试，并在标准化接触硬件前按传感器类型测试触觉策略。
具身 AI 论文把真实机器人执行变成了主要测试
这一时期的具身 AI 工作主要把策略当成可部署的机器人系统来处理。视觉语言动作（VLA）模型被放到灵巧手、受污染的摄像头、双臂任务和接触密集的世界模型基准上测试。Dexora、StableVLA 和 WorldArena 2.0 定下了基调：成功率、真实物理滚动、触觉信号和迁移测试，比干净的仿真分数更重要。
Physical Rollout Evaluation for Robot Policies
真实机器人回放指标正在成为 VLA 和世界模型工作的有效筛选器。最直接的做法，是给遥操作灵巧数据加质量评分，在部署前测试 VLA 策略对摄像头腐蚀的鲁棒性，并在桌面任务里把场景保留和接触效用与任务完成度一起评分。