研究提出用另一个编码智能体（优化器智能体）自动改进视觉界面机器人智能体的harness（提示词、工具与控制规则）。实验显示：每轮rollout数从5增至100可提升留出集成功率，小批次会过拟合；采用Champion-Challenger规则（仅在相同固定用例上胜过现任版本才采纳修订）后，LIBERO任务留出集成功率在30轮内从51%升至67%。将进化harness与预训练策略结合并用多教师在线策略蒸馏回策略，得到独立策略在RoboCasa365官方协议下达62.2%，较起点高4.8个百分点；叠加进化harness后在排行榜基准达71.2%，比最佳已发表条目高13.1个百分点。
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arXiv 2609.06114v3（替换版）提出DLS方法，将VLA模型适配重新定义为“失败边界学习”，即发现、定位并塑造可恢复偏差与任务失败之间的边界。DLS以少量真实演示加仿真协同训练得到行为先验，通过在线数字孪生推演大规模发现失败边界，并用仿真器特权状态做语义进度定位，给出失败边界被跨越位置的进度感知信号，而非二值标签；这些信号在流动力学中做方向性边界塑造，强化产生成功的去噪方向、抑制产生失败的方向，无需动作似然或辅助评判器。在真实机器人操作任务上，DLS在随机初始状态与未见视觉条件下优于SFT和在线RL基线。
论文提出“最小数据自适应”范式：预训练机器人策略仅凭一次演示，随后通过自主在线交互学习新任务。作者指出，预训练策略在新任务上零样本失败，但单次演示可将其行为先验引导至粗略任务跟随。据此提出 MiDAS，将少演示行为克隆与基于冻结 VLA 表征的价值型残差学习结合，并强调数据平衡以防探索崩溃。在 LIBERO 与 RoboCasa 任务上，MiDAS 从单次演示初始化显著提升性能；在双臂 YAM 平台上，约六小时在线交互后任务成功率提升。
arXiv 发布 FluxVLA Engine（编号 2609.17210v2，替换版），定位为开放、配置驱动的 VLA 工程平台，不提出新的策略模型，而是统一数据集、视觉-语言与世界模型、动作头、奖励/优势加权学习、分布式训练、仿真评测、优化推理和机器人操作端的接口。平台集成可组合双臂仿真、自动数据生成，以及模型解耦的人在环 rollout、接管、纠错采集与奖励标注，并用实时分块（RTC）、加速推理后端、远程 GPU 服务和轨迹后处理支持真机执行。代码已在 GitHub 开源。
研究提出一个真实世界双臂灵巧抓取大尺寸物体的框架，包含采集关节角度、视觉观测与力信号的多模态数据集，基于去噪扩散概率模型（DDPM）从分割点云生成关节级抓取构型的模块，以及将运动规划与在线抓取细化结合的执行策略。该方法可从单视角输入合成可执行的双臂抓取，降低对完整三维物体模型的依赖。在双臂机器人上的实验显示，对几何形状与位姿各异的未见物体取得较高成功率，消融实验验证了各关键组件的贡献。
研究提出 ReactiveBFM 实时闭环规划-控制框架，通过按计划进行的前缀采样课程，让生成式规划器从并不完美的物理状态中学习误差恢复行为，以缓解级联方案中的累积暴露偏差；并引入异步重规划机制与轨迹分块，协调自回归规划与高频跟踪之间的延迟失配。该框架部署于宇树 G1 人形机器人，实现零样本移动目标到达；在严重扰动下的 sim-to-sim 基准测试中成功率达 93.1%，比级联开环基线高 28.6%。
Inside-JEPA 在 JEPA 潜状态内为有序实体对设置关系通道，并证明逆动力学损失在读取这些通道时无需关系标签即可 grounding 它们。在 Something-Something V2 上，仅潜预测与随机关系头相当；逆动力学监督在十个带标注框设置中提升关系 AUROC .065-.103，在 RH20T 机器人片段上提升 .081，在五个关系上提升 .050-.061。给定动作时预测关系变化 AUROC 为 .599，接近观测未来关系的 .621；一步关系目标下监督读出在 43% 情况下将正确动作排进 65 个动作的前五。
arXiv 2604.07993v3 提出 HEX，一个面向全尺寸双足人形机器人协调操作的以状态为中心的 VLA 框架。HEX 引入人形对齐的通用状态表示以支持跨异构具身学习，并用专家混合统一本体感受预测器从大规模多具身轨迹数据建模全身协调与时间运动动态；推理时用轻量历史令牌总结过去观察，避免重复编码历史图像。框架还采用残差门控融合机制与流匹配动作头，将视觉-语言线索与本体感受动态结合生成动作。真实人形操作任务实验显示，HEX 在任务成功率和泛化性上达到 SOTA，尤其在快速反应和长时程场景中。
arXiv 2603.25044v3 提出 ThermoAct 框架，在视觉-语言-动作（VLA）模型中引入热成像信息，用于人机协作场景下的机器人任务执行。系统以视觉-语言模型（VLM）作为高层规划器，将复杂自然语言指令分解为更简单的子任务，从而支持高效数据采集与复杂操作推理。与仅依赖视觉数据的方法不同，该框架让机器人感知物体物理属性并主动保障环境安全；真实任务场景实验验证了框架可行性，并显示相较现有纯视觉系统可能提升任务成功率与安全性。项目主页为 youngchae912.github.io/ThermoAct/。
研究提出 PSANE 框架，利用足式机器人行走时腿-地形交互的本体感知测量，在未知可变形颗粒地形中实现安全导航与探索。该框架用高斯过程回归学习可通行性模型，在线估计并认证安全区域、识别探索前沿，再与反应式控制器结合做实时导航；前沿选择被建模为多目标优化，在安全集扩展概率与目标导向代价间权衡，并在帕累托最优前沿集上标量化选取子目标。作者称仅凭本体感知估计的可通行性即可安全探索未知颗粒地形并到达指定目标，性能优于基线方法。
论文提出RL-Co框架：先在真实与仿真演示混合数据上做SFT热启动，再在仿真中用强化学习微调，并加入真实数据辅助监督损失以缓解灾难性遗忘。在四个真实桌面操作任务上，用OpenVLA和π0.5两种VLA架构测试，真实世界成功率分别提升24%和20%，优于仅真实微调与基于SFT的协同训练，对未见任务变体泛化更强、真实数据效率更高。
研究团队提出一种使用现成材料制造多层 PVDF 压电执行器的新工艺，通过并联布线信号电压降低集成复杂度。经实验验证的第一性原理模型显示，在所选几何结构下，力随层数线性或超线性增加，位移随层数呈三次方下降；堆叠中使用更薄 PVDF 层可提高比功率密度。已制造执行器实现大于 9 mm 自由偏转、大于 20 mN 阻塞力和大于 500 Hz 带宽，并集成到利用共振实现平面运动、可承受大外部冲击的低矮昆虫尺度机器人中。
论文提出无需训练的离线指标 S²（感觉运动对齐），衡量模型感知表示与物理运动几何结构的对齐程度，在多个具身模型系列中与下游机器人任务成功率正相关。S² 可在闭环评估前用于模型优先级排序，并能在 VLM 微调为 VLA 之前识别有前景的骨干网络。作者据此将柏拉图表示假说扩展到具身模型，并为 VLA 与世界动作模型中的现象提供表示层面解释。
研究提出一种将运动数据仅作为训练先验的学习框架：自监督注意力接触规划器预测未来身体-环境接触，接触条件跟踪器将规划转为协调全身运动，使接触成为感知观测与控制动作之间的接口。单一策略可兼顾数据驱动运动先验与强化学习探索，后续微调阶段可探索原始运动数据未覆盖的环境变化；部署时仅依赖机载观测、无需参考输入。
论文提出 Echo 框架，在单个 VLA 策略内同时学习任务状态信号与动作生成：用停止、失败两个信号作为每个动作块的两个维度，与机器人动作一起去噪，其组合可区分执行中、成功完成与失败。该方法无需帧级进度标注，通过构建成功、失败、恢复三类互补监督轨迹来学习信号；并让状态信号比动作更快去噪，使后续动作去噪以更干净的状态估计为条件。真实世界操作实验显示 Echo 能准确预测任务状态并持续提升策略性能。
该论文提出 SCOPE 框架，用于自动生成多样且可执行的 TAMP（任务与运动规划）数据集，以缓解 LLM 微调所需高质量数据稀缺的问题。SCOPE 引入多级多样性指标以最大化场景信息熵，并设计计划反馈纠错流水线，将规划器执行失败作为反馈信号回溯修正场景图中的逻辑不一致，保证物理可行性。实验显示，SCOPE 对错误场景图更鲁棒、生成数据质量更高；用其数据微调的 TAMP 模型成功率较使用 DELTA（基于 PDDL 的先进规划器）生成数据微调的模型绝对提升 12.33%。
该论文提出在线可精炼语义建图框架，为每个物体点维护置信度分数，利用多视角时序证据在线更新：一致观测强化可靠点，不一致的分割掩码、深度与可见性线索抑制虚假和过时点，并结合物体跟踪与重识别在物体移动后保持实例身份。实验显示建图精度较先前方法在 Replica 上提升 3.46%、在 ScanNet 上提升 2.55%，用于物体导航和具身问答的成功率分别为 82.4% 和 76.7%。
SkeLAM 将潜在动作分解为两部分：一部分是由机器人骨架监督锚定的运动学分量，另一部分是保留互补视觉动态的残差分量；并通过跨模态交换重建，使 RGB 与骨架导出的运动学表示可以互换。世界模型通过独立条件通路纳入这两个分量，并用分支 dropout 降低对由未来信息导出的残差信息的依赖；轻量适配器将机器人动作映射到运动学空间，再经微调适配预测条件。在 DROID 上，与 DreamDojo 相比，末端执行器 ADE 降低 19.5%、LPIPS 降低 11.1%；定性结果显示，生成的 rollout 中可实现零样本的人到机器人运动迁移，策略评估的预测成功率与真机执行结果一致。
VecTile 是一种厚 6 mm 的柔性触觉阵列，通过压阻层与被动硅胶凸点将法向力和剪切力转换为可区分的压力图案，实现三轴力感知，4x4 阵列整套系统成本低于 35 美元，且无需专用设备即可自制。在法向力 1-5 N、剪切力最高 1.5 N 的单传感单元测试中，法向力与剪切力的均方根误差分别为 0.39 N 和 0.16 N；平坦状态下校准的传感器在弯曲后仍保持精度，五分钟手动校准即可满足实用。演示应用包括：剪切读数灵敏到可在接触后阻止手术刀刺破气球，以及显著改善 Diffusion Policy 引导的电源插头插入。设计与代码将在论文录用后发布。
研究提出一种稀疏拓扑度量图作为室内导航的结构表示，节点编码局部三维几何，距离加权边表示可通行连通性，并训练图匹配网络在多次会话间寻找一致子图。在跨会话点目标导航实验中，该方法在 Gibson 上成功率为 77.1%，在 3D-FRONT 场景变化下为 40.0%，内存较点级表示降低两个数量级以上。