机器人学习论文集中在执行控制、保留和更便宜的真实世界验证
这一时期最强的信号是面向真实部署约束的实用机器人学习。视觉-语言-动作（VLA）模型正在接受细粒度执行控制和技能保留的测试，而 HyperSim 和 SDPG 降低了真实数据或 GPU 的训练成本。Figure 的包裹分拣运行增加了一个耐久性主张，但其审计细节不如研究论文充分。
主题概况
Visual Reinforcement Learning
VLA Policy Update Controls
机器人团队可以直接做三项流程改动：给 VLA 演示数据加执行级标签，用回放和动作缩放检查来控制持续微调，并在收集大规模新操作数据前先测试仿真-真实联合训练。Figure 的 200 小时包裹分拣报告可以作为耐久性主张，但在支持部署流程前，它还需要错误日志、运行时长数据和基线对比。