以清华大学胡事民团队 RoboDawn 为主线精读：它用一套人类直觉的「语义原语接口」（离散平移/旋转/夹爪命令）把机器人控制暴露给 agentic VLM，配合无需参数更新的 in-context learning 与闭环决策，在 RoboTwin 2.0 上单样本 73.6% 成功率，超 HarnessVLA 的 58.4%。同日 RoboProbe 等发布的 GPT-6 Astra 在 RoboDojo 零样本 22.48% SR 登顶，却能力两极化（Precision 仅 4.00 vs DM0.5 16.75），为「通用大模型已具备机器人控制潜质、但精度是短板」提供独立佐证。
南京大学+九天团队提出 UniMPA：统一记忆-预测-动作模型，用共享的’动作锚定转移接口’解决 VLA 的转移可实现性缺口（转移歧义/预测失准/多阶段混淆）。LIBERO/LIBERO-Plus/RoboTwin 2.0 Hard/真机四线超 π0.5 达 1.7/11.7/18.5/12.6pp，只需 25-50% 训练 epoch。
浙大×云深处科技等推出 EmbodiedSkills：把每个技能决策当作执行提案，守卫运行时执行前验证前置条件、执行后验证结果，固定的可执行技能契约连接 Qwen3-VL 高层选择与 π0.5 低层执行。RoboTwin 2.0 全 50 任务宏平均 86.20%（π0.5 基线 82.74%），LIBERO 四套件 97.40%，并诚实暴露记忆依赖任务 12.5% 的缺口。
HUST×清华×面壁智能等推出 SimpleMemVLA：去掉检索/压缩/循环等专门记忆模块，把完整采样历史以时间戳视频格式直接喂给 VLM 主干，子任务隐藏状态作为唯一记忆通道。四个记忆基准全部 SOTA（RoboMME 88.3% vs 检索 31.5%/压缩 22.6%/循环 20.6%，真值感知上限也仅 84.1%），通用控制无损（LIBERO 97.5%），因果干预证实策略真实读取历史。
《晚点聊》WRC 期间对话北京人形创新中心戴勇、张怡与前华为 AI 专家唐都钰。VLA 与世界模型的路线之争被拆到表征层：VLA 泛化差的病根是"特征漏斗+预训练与后训练范式不一致"；世界模型则被戴勇称为"AI 时代的永动机"——指望它生产数据，它本身却缺数据，“至少到现在是个童话”。北京人形的答案是 Pelican-Unify 大一统强耦合路线，年底 2.0 要拿出具身领域的 scaling law；唐都钰离职创业做"主动式物理因果模型"，并转述图灵奖得主 Sutton 的机器人幼儿园设想。