机器人基础模型正在在迁移、规划和接触上变得更落地
这一天最强的主线是：机器人论文正在把广泛预训练、显式规划和接触反馈，和具体的执行指标连接起来。JoyAI-RA、Cortex 2.0 和 Open-H-Embodiment 构成了核心。它们在跨本体迁移、长时程规划和医疗机器人上都给出了提升，而且结果已经落到真实机器人、工业部署，或两者兼有。
主题概况
Medical Robotics
Robot Policy Transfer and Execution Reliability
近期最明确的工作集中在迁移接口、跨平台医疗后训练，以及机器人执行的置信度层。证据最强的是这些论文把变化和具体系统及可测增益绑在一起：JoyAI-RA 对跨实体共享动作空间迁移，Open-H-Embodiment 对跨平台手术后训练，Temporal Difference Calibration 对现有 VLA 策略上的失败预测和动作选择。
机器人学习工作正更接近控制环
4 月 4 日是一个规模不大但主题连贯的机器人日。最强的工作都在收紧观测、动作和安全之间的闭环：保留动作标签的合成示范、满足控制时间约束的行为切换检测，以及记录对齐多模态数据、用于闭环学习的结肠镜平台。
用于机器人学习的动作-状态对齐
这一天的机器人学习工作指向三件具体事：保留动作标签的合成演示，用于跨机器人迁移；能放进控制时安全预算的行为切换检测；以及终于把视频、指令、执行状态和探头位姿对齐起来的结肠镜数据采集，用于闭环训练。共同点是让观测、动作和安全相关状态之间的耦合更紧，给出的数字也足够具体，能直接支持小范围构建和评估方式调整。