机器人论文收紧评测，并让控制状态更显式
本周机器人论文最突出的点很明确：具身智能论文正在用更严格的评测和更显式的内部结构收紧动作闭环。LongBench、HazardArena 和 HiVLA 很好地体现了这一重点。这些论文更认可这样一类系统：它们在执行过程中显式暴露规划状态、记忆、风险和与任务相关的信号，然后再用具体动作失败和长时程行为来检验这些设计。
主题概况
Geometry
状态感知的机器人执行
本周的材料指向了机器人系统构建和测试方式上的几项具体变化。评测正在变得更有诊断性：分阶段进度指标和危险前提条件指标，能暴露汇总成功率看不见的失败模式。控制栈也在转向显式规划器状态，让子任务、grounding、记忆和验证以运行数据的形式穿过整个回路。在实验室自动化里，基于进度的子任务切换现在已经有了足够证据，可以把它当作多步流程中的实用运行时组件。