机器人策略正在围绕控制环证据重建
机器人学习正被放到控制环中评估。表现最强的论文加入未来变化先验、漂移监测器、critic、世界模型 rollout 和更便宜的运动数据，让视觉-语言-动作（VLA）策略能应对接触、相机变化和有限示范。Bridge-WA、VLA-Corrector 和 TAP 给出了最清楚的实测主张。
主题概况
Test Time Control
自适应机器人操作的数据与控制
机器人团队可以基于现有证据测试三项具体改变：在推理期间中断过期动作块，在静态视角之外采集移动摄像头 episode，并在任务特定示范前用无标签机器人运动预训练 VLA 策略。每项改变都针对操作中的一个可测量失败模式：开环执行期间的漂移、摄像头或物体位置捷径，以及专家遥操作数据不足。