这一天的内容最强的一点很明确：机器人学习论文正在把对可靠性、记忆和结构的控制写得更具体。ReconVLA 和 AEGIS 把失效和遗忘当作首要工程问题。ChemBot 为长任务加入记忆和进度跟踪。那篇世界模型综述也用按功能拆分的方式强化了同样的判断，而不是继续用一个宽泛的模型标签来概括能力。
安全性和可靠性现在被直接纳入 VLA 部署。ReconVLA 在保持基础策略冻结的同时，为动作 token 添加校准后的不确定性，并加入一个基于马氏距离的检测器，用来识别不安全或分布外状态。AEGIS 处理的是训练阶段的另一种失效模式：它试图在动作梯度更新骨干网络时保留视觉推理能力。论文报告称，朴素的 MSE 微调会在 1,500 步内让 VQA 性能下降，然后它只约束冲突的梯度分量。放在一起看，这些论文把可靠性变成了明确的控制和优化目标，而不只是一个评估标签。
这一时期的长时程机器人工作给执行过程加了更多结构。ChemBot 把规划和动作拆成原子子任务，保留短期记忆和情景记忆，并加入进度头，让 Skill-VLA 判断子任务何时完成。给出的证据比常见的高层表述更具体：去掉 Scene Describer 或 Subtask Chain 会损害分解质量，去掉记忆会把 token 开销从 22,401 增加到 28,064。它在 UR3 上针对三个多步化学任务的真实世界测试也超过了完整轨迹的 VLA 基线，不过摘录里没有给出准确的成功率。
两篇论文都指向一个方向：在策略表层之下，更明确地引入可迁移的结构。EPFL 的 Kinematic Intelligence 把一次人类演示变成与机器人无关的运动策略，再按每台机器人的运动学和安全限制进行适配；报告中的演示覆盖三台商用机器人，执行同一套装配序列。GNWM 走的是另一条路，它为动作条件预测施加离散的二维状态拓扑。它最好的证据仍然来自合成环境，但机制很清楚：网格吸附让 100 步滚动预测更稳定，标准差从连续基线的 0.066 降到 0.016。这两项工作都重视显式的状态或运动结构，因为这样更容易控制复用和稳定性。
这一时期的世界模型讨论也更明确地说明了缺失哪些能力。那篇基于认知功能的世界模型综述没有提出新的基准系统，但它清楚地梳理了领域优先级：记忆、感知、语言、推理、想象、动机和元认知被看作独立功能，其中动机和元认知被标为主要缺口。这个框架在这里很重要，因为几篇机器人论文已经把记忆、规划和进度监控拆成了独立模块。它给了我们一套词汇来描述这种拆分，而不必把每项改进都说成一次单一、笼统的世界模型进步。