Jindou Jia et al. · 论文提出在机器人学习的数据侧引入物理规则过滤，通过剔除不符合物理规律的样本以提升策略在新环境中的泛化能力。该方法适合作为数据清洗的通用技巧，但摘要未给出具体方法细节与VLA实验证据，需读原文判断其效果幅度。
Anton Bredenbeck et al. · 论文设计了一只嵌有软体触觉受体的仿人机械手，让飞行器在着陆过程中通过触觉反馈感知接触状态，实现可靠的空中栖息。面向的是飞行附着任务而非机械臂操作，但嵌入式软触觉感知与抓取构型设计对触觉VLA的数据采集端有借鉴意义。
Jean Pierre Sleiman et al. · 论文面向跑跳等运动型全身控制，提出在源本体上学习的运动技能以零样本方式迁移到新本体或新控制器，无需重新训练。虽聚焦运动技能而非物体操纵，但其跨本体技能迁移思路与VLA策略跨机器人平台部署有相通之处。
Zhengyi Luo et al. · 论文提出扩大动作捕捉数据规模并配合全身控制策略，使人形机器人输出的全身动作更接近真人自然流畅度。核心贡献在于人形运动学习与姿态生成，与桌面操作型VLA无直接关联，但大规模动作数据利用方式有参考价值。
Yushi Wang et al. · 论文让仿人机器人仅凭视觉输入学习足球中的反应式控球、带球与射门技能，构建端到端的视觉-运动闭环策略而非依赖显式检测模块。对研究视觉反馈时的闭环鲁棒性有启发，但任务属于运动对抗而非VLA操作范畴。
Josua Spisak et al. · 论文将机器人置于类似婴儿床的环境中自由玩耍，通过探索学习行为与感官反馈之间的对应关系，研究感觉运动偶然性如何自发涌现。属于发展机器人学与无监督技能获取研究，对VLA的自主探索与数据收集机制有借鉴但不直接可用。
Qiayuan Liao et al. · 论文利用引导式扩散模型将从动作捕捉得到的运动数据转化为多功能人形全身控制器，支持多技能统一生成与顺滑切换。属于全身运动模仿学习方向，不涉及语言操作任务，但扩散式技能生成框架对未来VLA动作解码器设计有参考意义。
Mingshi Chi et al. · 论文借鉴人类双眼汇聚机制构建会聚式双目立体视觉，改善人形机器人近距离深度感知精度，克服传统平行双目对近处物体感知的局限。属于机器人深度感知研究而非操作策略本身，但近距高精度深度估计对手部操作的视觉输入有潜在价值。
Hae-Won Park · 这是一篇观点/评论性文章，梳理人形机器人从展示特技动作走向通用任务的关键转折期，讨论当前技术路线的局限、机遇与未来方向。综述性质，不急迫精读但适合作为行业趋势背景参考。