机器人策略正在按预测未来和执行延迟打分
这一天的内容主要是机器人论文，它们把 Vision-Language-Action（VLA）策略质量当作一个闭环控制问题。WLA、MPCoT 和 PiL-World 给出了最清楚的证据：未来状态预测、潜变量动作选择和想象 rollout 都直接和成功率与延迟相关。
主题概况
Test Time Compute
VLA Robot Policy Preflight
机器人团队现在有了在更大规模上硬件运行前测试 VLA 策略的具体办法：用闭环想象 rollout 筛选 checkpoint，用延迟-成功扫参评估 action decoding，用合成 recovery 数据处理失败率高的操作任务。
机器人 VLA 策略正在增加执行时判断
这一时期的机器人论文集中在 Vision-Language-Action（VLA）策略的执行时判断上。VLA-ATTC 在动作不确定时增加额外推理。Sentinel-VLA 监控任务状态，并在执行出错时触发规划或恢复。两篇论文都把额外推理和仿真及真实机器人操作任务中的延迟预算联系起来。
机器人 VLA 的执行时控制检查
机器人 VLA 策略正在在动作头外加上实用的控制逻辑。具体工作包括：用于昂贵动作选择的不确定性门控、用于恢复的状态监控器，以及把触发率、恢复成功率和动作延迟放在一起记录的评估。