研究将测试时训练（TTT）集成到InternVLA-A1与Pi0.5中，通过配对的人类演示与机器人轨迹训练，研究以演示为条件的动作生成，并实现两阶段间的记忆迁移与截断反向传播。实验覆盖视频、短视频与单帧线索任务，考察训练目标、梯度覆盖与对比正则化。在当前规模下，加入TTT并用配对数据训练，未能带来基于演示的一致目标选择；更短序列、全轨迹梯度连通与对比正则化也未明显提升对演示的响应；演示缩减为单帧线索时，真机执行仍偏好固定位置的杯子。
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该论文指出流匹配VLA部署中数值求解器深度与执行时域通常被解耦选择，并揭示二者存在由符号反转支配的计算-执行耦合：快速重规划下粗糙积分降低精度，但延长开环执行时粗糙积分反而提升任务表现，其机制是数值截断使横向动作离散度围绕不变的轨迹质心收缩，起到抑制开环漂移累积的隐式正则化作用。在LIBERO、RoboTwin 2.0及真实Franka操作任务上，针对π0、π0.5、GR00T等VLA骨干模型，利用该耦合可在无需训练、不改架构的前提下提升任务成功率并大幅降低推理延迟。
DiscoDemo 将强化学习用作下游视觉运动模仿学习的数据生成器，而非可部署控制器：训练带特权信息的潜在条件 RL 生成器，结合并行逆向课程与成功门控多样性目标，产出多个成功闭环行为，经安全过滤后导出为静态数据集。在四个操作任务上，仿真中下游成功率由最强基线的 40% 升至 62%，真实机器人上由 39% 升至 78%，成功状态覆盖更广。作者称该多样性收益对预训练流匹配 VLA 有效，并与纠错数据采集互补。
EgoForesight 提出一种视觉-语言-动作框架，联合利用机器人演示与第一人称视频训练策略，以降低含噪动作标签的影响。方法包含可靠性条件化损坏、可靠性加权回归，以及用指数移动平均教师从干净未来场景变化中蒸馏特权未来表征。在 30,000 小时预训练数据下，其扩展斜率比基线更陡，真实世界开环动作 MSE 降低 20.5%，RoboCasa 少样本成功率提升 8.1 个百分点；后训练后在仿真与真实灵巧操作中均表现较强。
研究用强化学习训练一个由20台月球小型机器人共享的策略，奖励仅为月夜结束时最冷5台机器人的平均温度，不涉及位置、间距或运动信息。结果涌现出聚集与在受庇护核心和暴露边缘间循环两种行为，与帝企鹅越冬方式相同。十次运行测得生存阈值为155.6±1.3 pcm-h（1 pcm-h=7.2 kJ），比静止抱团低37%，距物理下界13%以内；在静止抱团损失6台机器人的能量预算下全部存活。该行为无需共享空间参考和机器人间接触，可从20台迁移至40台而无需重训。
WorldMirror 提出一种智能体化的真实到仿真框架，从野外机器人演示中构建可交互数字孪生，核心是把真实到仿真构建表述为对可执行世界程序的迭代精化。编码智能体负责分解场景、规划重建步骤并编排图像与三维生成工具，通过验证反馈修正程序；以相机位姿为锚的场景表示将世界组织为静态视觉上下文、支撑几何与可编辑交互资产。在 DROID 数据集上的实验显示，该方法能重建视觉逼真、几何一致的可交互世界，并保持所记录机器人轨迹的物理有效性。
研究提出导航基础模型 RepresentNav，用三层 transformer（Representation Residuals）对多个视觉基础模型全深度特征做注意力，构建由策略目标驱动的自建表征空间，并在动作前用潜在思维链预测下一时刻场景表征，以 JEPA 架构端到端训练。在 VLNVerse 细粒度任务上成功率达 83.80%，较此前最优高 20.05 个百分点；EVT-Bench 干扰物跟踪单相机达 85.5%（+10.1）；相同编码器下自建空间优于拼接输出，想象使碰撞减少四分之一。单个潜在表征可解码未来场景的深度、语义与三维占据，占据无监督仍优于预训练编码器作用于真实未来帧。
FORCA 以视觉观测和腕部力/力矩测量为输入，自动编写用于接触探测与力响应运动的 Python 程序，并在多次执行之间结合力记录与视觉结果诊断失败、修订运动与力反馈控制逻辑。该方法无需演示数据、任务特定训练或仿真环境。在五个真实机器人任务上，FORCA 在提升操作精度、适应物体或表面属性变化、在表面变化与物体运动下调节接触三类场景中验证有效；与纯视觉变体相比，抓取精度与任务成功率提高，擦拭和剥离中的接触丢失减少。
英伟达团队发布工业级机器人数据引擎 Flora，用于训练 GR00T 模型，同时提供结果奖励标签、过程奖励标签和带时间戳的说明文字三类数据标注能力。Flora 在说明文字基准 WGO-Bench 及奖励基准 RoboReward、Robometer 上取得 SOTA，内部基准与 GPT-6 Astra 相当，成本约为后者的 1/125。该引擎已在 512 块 GB300 上每天标注 20 万小时数据，并已开源，供研究者扩展自定义机器人数据集。
特斯拉 Optimus 进入量产阶段，但交付时间推迟至 2027 年底。Agility 与农机设备商 AGCO 签署合作协议。舍弗勒推进"人形机器人制造人形机器人"工厂方案。
DUET 提出一种方法，使人形机器人在不重新训练平衡控制器的情况下学习新的操作技能，相关论文与代码已一并公开。标题未披露具体机构、实验平台、技能数量或性能数据。
强制发布探针摘要
公开来源
强制发布探针摘要
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南洋理工大学及合作者提出CodeActionBench基准，用于评估具身操作中智能体代码即策略的完整闭环：智能体自主选择观察视角与视觉目标、构建3D估计、生成操作姿态、编写并调试程序，并自行判断任务完成。在双臂仿真配置中，尝试成功率从2.7%到73.3%不等，GPT-6 Astra（Codex CLI）达到73.3%，Claude Opus 5为49.3%（参考测试框架）和45.3%（Claude Code）；在七个共享参考测试框架配置中Opus领先，Gemini 3.6 Flash以20.0%紧随。轨迹分析显示视觉定位、3D估计和程序纠正是三个独立瓶颈。基准、代码与项目页面均已开源。