机器人 VLA 研究正在收紧围绕动作质量和时序的控制回路
当前的机器人视觉语言动作（VLA）研究把部署当作执行问题来处理。最强的论文在动作表征、子任务调用、关键帧训练、视觉不变性和推理延迟上做调整，LIBERO、RoboTwin、SimplerEnv 和 ManiSkill 提供了大部分证据。
主题概况
OOD robustness
执行层的 VLA 适配
VLA 团队现在可以在执行层测试具体改动：用于扩散策略重规划的 speculative 验证、把训练集中到精度时间步的数据加载器和损失改动，以及针对 OOD 行为的成对视觉变体 PPO 测试。每一项都能在不替换整个机器人策略栈的情况下评估。