机器人 VLA 部署主张面临数据规模和控制延迟测试
这一时期最强的信号是对 Vision-Language-Action（VLA）机器人策略的实际部署压力。MolmoAct2 用开放权重和机器人数据集来说明可复现性。Latent Bridge 和异步推理基准关注的是，策略能否在不损失任务成功率的情况下保持较高控制频率。
主题概况
Simulation Augmentation
VLA 评估门槛
机器人操作团队现在可以用更具体的门槛来检验 VLA 说法：跳过主干调用时的每步延迟、动作块延迟下的旧观测成功率、用于视觉变化的定向仿真视频增强，以及来自已发布 MolmoAct2 权重和数据集的可复现基线。