#VLA策略

做机器人操作策略的团队终于有了一个不重新训练就能处理故障的方案——ReCoVLA 用 VLM 做奖励选择器，零样本迁移到真实环境。做 VLA 策略部署的开发者可以直接参考这个框架。

做机器人VLA策略可解释性的研究者终于有了一个行为锚定的分析框架——事件锚定SAE直接关联动作与行为事件，比纯文本分析更贴近闭环控制，建议做机器人学习或可解释AI的团队点开看看。

做机器人策略部署的团队终于有了实用的模型压缩方案——VLA-AD用VLM离线语义信号替代在线大模型，7B教师变158M学生，速度3倍提升且性能几乎无损，做实时闭环控制的开发者可以直接参考。

做VLA机器人强化学习的团队终于有了省算力的方案——PCM直接替换GRPO就能省60%内存、快2倍多，效果还不打折，建议做后训练优化的点开看看。