机器人 VLA 工作正按控制速度、任务迁移和真实机器人证据来评估
当天的研究集中在可部署的机器人控制上。视觉-语言-动作（VLA）模型获得了更大的任务覆盖、更快的推理路径、更丰富的空间落地，以及更多真实机器人检查。Qwen-VLA 的统一化主张最广，BORA 给出了最清楚的灵巧适应结果，PhAIL 则质疑真实机器人成功率该如何衡量。
主题概况
Spatial Reasoning
Real-Robot VLA Deployment Controls
真实机器人 VLA 团队应先加入按吞吐量统计的 rollout 日志、延迟检查和小型适配层，再扩大任务宣称。最直接的操作变化集中在评估协议、逐步推理控制和灵巧手后训练上。
机器人策略和世界模型正在接受记忆、接触和动作忠实度的检验
当天最清楚的信号是具身 AI 受到评测压力。经过几天的 Vision-Language-Action（VLA）部署工作后，这些论文把成功条件放到了记忆、接触感知、动作条件预测和空间一致性上。RLDX-1、RoboAlign-R1 和 iWorld-Bench 提供了最强的证据。
Robot Policy Evaluation Gates
机器人团队可以把新的评测压力转成三项具体改动：为测试记忆和接触的 VLA 策略设置发布门槛、为机器人视频预测引入行为级奖励，以及为交互式世界模型比较建立共享的动作输入框架。