VLA 即使完美理解任务，也可能因夹爪不适配而失败。GVLA 解决这一问题：同一指令在吸盘、平行夹爪等不同末端执行器上需要完全不同的策略。
Hyper3D发布WorldGen，融合独立前景网格与3DGS背景生成可交互世界，面向机器人训练、影视、游戏、DCC与XR，由CAST论文驱动。
CHC5 第五代开源相机平台基于 Zynq-7000 SoC，FPGA 直接运行 ISP 图像流水线（黑电平校正、去马赛克、自动曝光/白平衡等），峰值约 6 亿像素/秒，支持 640×480@2000FPS、1080p@170FPS、4K@40FPS。
韩国 ROBOTIS 团队的 OH! GYM 项目:学生们通过仿真训练与真机迁移,让人形机器人完成障碍跑、跆拳道、K-POP 舞蹈与跑酷等高动态动作,展示 sim-to-real 全身控制能力。
参观机器人与物理AI企业展厅，实地了解多个场景的机器人演示。
清华AIR提出Zetta ζ闭环具身框架:冻结基础VLA策略,在线进化代码化的运行时评审器与恢复技能,机器人可检测失败、任务中恢复并复用成功经验。LIBERO-Pro成功率31%→90.8%,推理提速11.1倍。
ETH RSL 让人形机器人只靠头部固态激光雷达原始回波完成跳上云梯、臂行横越、跳下落地的完整序列：三个特权教师经相位调度蒸馏为一个注意力感知学生，配合电池压降、电机热极限与雷达噪声建模，硬件 15 次成功 14 次，臂行速度 0.5 m/s。
Ongan, Efe, Zhang, Chong, Sun, Boyang
从光敏电阻黄昏灯到多传感器避障小车，用同一条“读数—滤波—判断—动作”闭环讲清 ESP32-S3 的 GPIO、ADC、I2C、SPI、迟滞、持续确认与失效安全。
TrapVLA 能在 VLA 模型上触发精确的失败模式——过早闭合夹爪、按指定偏移抓取、到达目标前张开、或在设定位置释放。它学习的是引发故障的微小动作残差，而非记忆固定攻击模式，为具身操作策略的鲁棒性评估提供了新视角。
Holiday Robots展示先进触觉传感器，让人形机器人感知画笔接触，突出精细力觉与灵巧操作能力。
DART以无训练方式将SAM3转化为实时开放词汇多类检测器，COCO 80类达55.8 AP，并支持Jetson边缘部署。
Riemann Dynamics 发布 Riemann-1.0 World Action Model，使用超过 20 万小时人类第一视角视频，并结合夹爪数据与机器人轨迹，面向通用机器人的跨场景操作、世界模拟与动作生成。
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