机器人VLA工作集中于真实控制条件下的泛化
这一时期的重点是机器人操作。当前工作集中在视觉-语言-动作（VLA）策略上，目标是在不同机器人本体间扩展，在行动前推理，并在部署期间检查自身动作。Qwen-RobotManip是最明确的规模化尝试；其他工作加入潜在规划、世界模型更新、传感器选择、不确定性、记忆和更严格的诊断。
主题概况
Multimodal Sensing
机器人策略就绪检查
机器人团队可以先加入执行前检查，让混合机器人训练数据更容易合并，并在上硬件前用能力级诊断测试策略。证据中的具体收益来自推理时动作验证、跨具身形态的状态-动作对齐，以及能暴露总体成功率所掩盖失败的基准测试。