机器人策略按物体身份、接触和模拟器保真度来评判
这一时期的机器人研究集中在能否在场景变化下继续工作的控制。视觉-语言-动作（VLA）论文把物体身份、手部接触、动作条件世界模型和模拟器保真度都变成了可测量对象。OA-WAM、HumanNet 和 VISER 提供了最清楚的证据，因为它们把机制和基准或验证结果放在一起。
主题概况
Robot Manipulation
机器人操作策略验证
机器人操作团队现在有了可以在信任策略结果之前加入的具体测试：仿真的视觉真实性检查、面向语言命名目标的对象绑定干预，以及把人类动作转成灵巧机器人动作时的接触感知细化。
机器人 VLA 策略正在增加执行时判断
这一时期的机器人论文集中在 Vision-Language-Action（VLA）策略的执行时判断上。VLA-ATTC 在动作不确定时增加额外推理。Sentinel-VLA 监控任务状态，并在执行出错时触发规划或恢复。两篇论文都把额外推理和仿真及真实机器人操作任务中的延迟预算联系起来。
机器人 VLA 的执行时控制检查
机器人 VLA 策略正在在动作头外加上实用的控制逻辑。具体工作包括：用于昂贵动作选择的不确定性门控、用于恢复的状态监控器，以及把触发率、恢复成功率和动作延迟放在一起记录的评估。
机器人 VLA 工作正按控制时延、动作结构和数据复用来评估
当天最强的信号是：机器人在严格的时延和数据限制下执行任务。Vision-Language-Action（VLA）工作集中在动作拆分、高效采样、人类视频先验和边缘安全上。Libra-VLA、CF-VLA 和 AsyncShield 给出了最清楚的证据。
Robot VLA deployment controls
机器人 VLA 的采用正在变成控制回路工程问题。下一步该做的工作是：在目标硬件上测动作延迟，为延迟的云端航点加边缘修正，并在机器人动作训练前通过意图级监督复用人类操作视频。
控制工作越来越明确地处理接触、安全区域和 rollout 风险
这个时间段很小，但脉络一致：控制类论文把感知和动作连到错误会变成物理后果的那个点上。最强的证据来自机器人和手术场景，模型通过暴露接触状态或安全交互区域来增加价值。世界模型综述补了第二层意思：一旦预测进入规划，安全评估就必须跟踪错误在多次 rollout 中如何持续。
接触前控制检查
这一时期的控制工作指向三个具体的流程变化。在机器人操作中，扭矩应该在接触时进入策略，而不是贯穿整个动作。在手术自动化中，工具-动作特定的安全区域热图可以作为可见的接触前检查。在世界模型规划中，评估应跟踪小扰动是否会持续并跨滚动改变动作，因为普通的一步准确率无法捕捉这种暴露。