机器人策略工作正被可执行的对齐能力检验
当天的机器人论文都在处理同一个问题：如何让 Vision-Language-Action（VLA）策略在真实部署条件下稳定执行。ERVLA、GeoAlign 和 TTT-VLA 显示出最清楚的一条线索：表现取决于与机器人状态、几何和任务阶段对齐的动作相关信号。
主题概况
Geometry Grounding
面向接触感知的机器人策略控制
VLA 团队可以对当前机器人策略工作做三项具体改动：为精细操作加入几何条件动作解码，在 rollout 之前做一次局部 latent prompt 适配，在顺序技能训练中按操作阶段存储回放记忆。每一项改动都针对一个会在接触、布局或任务序列压力下出现的失效模式。