机器人策略的提升来自动作接口和执行约束
这一天的机器人策略工作集中在可执行动作设计上。Vision-Language-Action（VLA）论文在动作头、潜在动作对齐、任务适配器和机载延迟上做调整。最强信号很实际：更高的 LIBERO 成功率、更低的 Franka 误差，以及 10 Hz 的闭环目标，和模型大小一样重要。
主题概况
Edge Deployment
VLA action interface evaluation
机器人操作团队现在可以在动作接口上做具体测试：把点解码器换成体素热图，按 token 和动作生成成本分析 VLA 延迟，以及在没有动作标签时，用提示词加短视频生成任务 LoRA 适配器。值得做的检查很窄：动作头要在相同预算下跑 LIBERO 和 Franka 试验，边缘硬件要做 10 Hz 闭环分析，任务适配要在保留任务上明确报告对象和长时序任务的失败。