机器人策略正被紧凑前瞻和可部署控制所衡量
当前的重点是让机器人策略在部署约束下保留有用的内部状态。Vision-Language-Action（VLA）工作关注紧凑的空间 token、潜在动作监督和测试时视觉校正。Dream-MPC 把同样的压力带到连续控制中：在线规划，但把模型调用次数压低。
主题概况
Model Predictive Control
Targeted VLA Adaptation Tests
机器人团队现在有了针对三个落地阻力的具体测试：混合机器人的动作标签、部署时的视觉条件漂移，以及昂贵的在线规划。共同的检查很简单，也能量化：在可能的情况下固定基座模型，加一个针对性的控制或监督机制，然后比较成功率和推理成本。