具身控制论文正在修复动作、规划和迁移中的具体瓶颈
这一天最强的是把具体失效点封住的具身控制工作。证据集中在动作瓶颈、层级规划、预测视频控制和 sim-to-real 迁移。和前几天相比，这些工作更少在泛泛地诊断风险，而是直接在机器人和驾驶任务上展示可量化的控制指标提升。
主题概况
Sim To Real
Robot control bottlenecks
最清楚的实用变化出现在动作接口、规划栈和推理循环三个地方。一篇论文表明，当 VLA 策略把控制压缩成离散动作 token 时，更好的视觉编码器会停止带来收益，这说明在继续做编码器之前，先做一次简单的动作容量审计更合适。另一篇展示了在只有目标图像的长时程机器人任务上，层级潜在规划能带来真实收益，这给 world model 团队一个直接测试自动 subgoal 的办法。