Zengjue Chen et al. · 针对通用策略在长程场景成功率低的问题，提出幻觉感知的世界模型策略优化，用在线 RL 抑制世界模型幻觉来提升 VLA 长程表现。可复用其在线 RL 与世界模型幻觉抑制思路。
Runze Xu et al. · 针对 VLA 后训练数据筛选，提出基于局部梯度兼容性的数据策展方法，自动挑出适配新任务与本体、又不破坏预训练能力的数据。可直接接入 VLA 微调数据筛选流程。
Haochen Niu et al. · 指出 Flow Matching VLA 在时间域均匀建模动作轨迹的缺陷，提出按频段条件化生成动作以匹配动作能量高度非均匀的分布。可复用其频率条件化的流匹配动作头设计。
Chenyu Su et al. · 提出非对称协同自举，在真实世界对 VLA 做在线 RL 后训练，在保持预训练能力的同时提升精密与可重复任务的可靠性。可复用于 VLA 真机 RL 精调流程。
Ruoqu Chen et al. · 从人类视频出发，借助仿真交互补全视频缺失的触觉信息，学习可部署的视觉-触觉灵巧操作策略。可复用于触觉数据生成与灵巧操作训练管线。
Edd Gent · IEEE Spectrum 报道学术界与创业公司在触觉数据采集上的进展，梳理触觉数据集现状，是了解触觉 VLA 数据瓶颈的背景材料，非研究论文。
提出跨视角动作条件潜世界模型，针对细粒度空间与旋转动作预测不可靠的问题，支撑零样本目标条件规划与 7-DoF 末端控制，是世界模型方向可参考的架构。
用紧凑、随机初始化的视触觉世界模型做接触预测，配合轨迹级不确定性校准与想象中 actor-critic 学习，并加入力约束，面向触觉抓取提升任务。
Yang Wan et al. · 系统综述机器人策略验证器（成功检测器、奖励模型、运行时监控），既用于评估也用于训练 VLA，对策略评估与监督信号设计有参考价值，但为综述不紧急。
David Stenger et al. · 贝叶斯优化用于控制器自动调参与机器人学习的十年教程式综述，属工具方法层面，与 VLA 架构无直接关联。
Kousheek Chakraborty et al. · 针对多数探索轨迹提前终止的窄可行域任务，提出执行器动力学课程帮助 RL 收敛，面向腿足机器人运动控制，与操作/VLA 无直接关联。
Jie Xu et al. · 无扩散的行为克隆框架，将动作块与观测到的未来表征配对预测以监督策略，为模仿学习提供新约束方式，可作 VLA 策略头设计参考。
M. Yunus Seker et al. · 用多 VLM 框架以 grounded task axes 将操作任务分解为可复用技能，避免预设行为过窄或过泛，为技能库构建提供结构性思路。
Chenhuan Liu et al. · 面向长程可变形物体操作的真实世界基准，聚焦仿真到真实部署的性能退化，含 VLA 与世界动作模型的评测，属数据集/基准类，重要但不紧急。
Yanzhe Chen et al. · 提出 Embodied Harness，让通用 VLM 通过结构化接口“玩”机器人，把 VLM 世界知识转成控制，属 Agentic 控制方向，可作为 VLA 之外的替代路线参考。
Shengye Dong et al. · 将动作块视为多变量短轨迹，用时间-频率几何交叉注意力建模其结构，与同期频率条件化流匹配工作同组且思路重叠。
Cheng-Yu Kuo et al. · 通过触觉能量流学习抓取力控制，在多滚动接触与未知质量/惯量条件下抑制滑移，面向动态交互中的触觉力调节。
Jin Lou et al. · 在输出动作之外让 VLA 同时预测任务进度、关键事件与不确定性，提供可解释的内部状态，面向可解释 VLA 与失效诊断。
Weiwei Gu et al. · 评估机器人通过观察学习（LfO）能力的基准，对标人类的社会性学习，面向样本高效的数据扩展，属基准类工作。
Haihao Lin et al. · 指出 VLA 微调只约束改变动作的方向、放任动作等价状态的视觉结构漂移，提出保留动作纤维视觉残差的微调方法。
Shaoshan Liu · 讨论具身智能部署与制度响应之间的治理滞后风险，属政策/立场类文章，无技术方法。
Yudong Gao et al. · 首次对量化 VLA 实施比特翻转攻击，少数字翻转即可使闭环成功率归零，并指出动作解码架构决定脆弱性，对 VLA 部署安全有参考。
Jinting Hang et al. · 将示教数据的多模态性分解为操作者习惯、共享物理与干扰三类因素，用于改进机器人世界模型的学习与建模。
Tianyue Wu et al. · 把生成的手-物交互视频作为运动参考，在仿真中做 HOI 跟踪以训练灵巧控制器，属纯仿真验证的灵巧操作方法。
Tatsuya Kamijo et al. · 用掩码编码的触觉记忆与软手腕实现不确定性下的鲁棒钥匙插入，面向接触丰富的触觉操作，提出可存储检索触觉经验的系统。
Khai Loong Aw et al. · 研究零样本视频世界模型是否具备类似婴幼儿的发展式高效学习能力，属认知科学与世界模型评估方向，非机器人操作。
Zheng-Hui Huang et al. · 为视频世界模型引入可编程规则与持久世界状态维持，缓解长交互下的状态漂移，非机器人专用但世界模型状态一致性思路可借鉴。