具身 AI 的评价重点正转向动作回路质量，而不只是感知覆盖面
本周的 embodied AI 论文在收紧动作回路时表现最强。最有力的证据来自 DIAL、FocusVLA 和 DriveDreamer-Policy：模型通过改进控制时序、规划支持和运行时检查取得优势。鲁棒性仍是一个现实弱点，因此评估也在同步变得更严格。
主题概况
Robotics Evaluation
机器人策略执行与鲁棒性
本周的 embodied AI 工作指向构建和评估上的三个具体变化。一个是能减少真实机器人 VLA 停顿的运行时执行层。另一个是在演示预算很紧时提升操作训练效果的潜在未来状态接口。第三个是面向指令跟随的释义压力测试，因为当前 VLA 策略在措辞变化时仍会损失大量任务成功率。