机器人 VLA 研究聚焦执行检查、记忆和伤害安全
这一时间窗口主要是机器人论文。最强的模式是实际控制：视觉-语言-动作（VLA）模型获得运动预训练、运行时校正、持久世界模型和明确的伤害测试。RoboShackles、Mem-World 和 DREAM-Chunk 显示，当前重点放在策略离线训练完成后会发生什么。
主题概况
Robot Safety
机器人策略部署控制
冻结 VLA 部署现在有了可测试的具体附加组件：用于分块策略的执行时动作选择、用于危险机器人视频的拒绝测试，以及用于策略评估或合成数据生成中世界模型 rollout 的几何记忆。
机器人策略工作正被可执行的对齐能力检验
当天的机器人论文都在处理同一个问题：如何让 Vision-Language-Action（VLA）策略在真实部署条件下稳定执行。ERVLA、GeoAlign 和 TTT-VLA 显示出最清楚的一条线索：表现取决于与机器人状态、几何和任务阶段对齐的动作相关信号。
面向接触感知的机器人策略控制
VLA 团队可以对当前机器人策略工作做三项具体改动：为精细操作加入几何条件动作解码，在 rollout 之前做一次局部 latent prompt 适配，在顺序技能训练中按操作阶段存储回放记忆。每一项改动都针对一个会在接触、布局或任务序列压力下出现的失效模式。