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清华联合正行创新、无问芯穹提出 Harness VLA：记忆增强的 Harness 层把冻结 VLA 封装为可重试的接触丰富原语，与解析原语组合执行，零微调在 LIBERO-Pro 拿下 82.4%，低成本路线正面击败重训派。
蚂蚁灵波发布 LingBot-VA 2.0：以 SemVAE 统一视觉与动作分词、因果预训练配稀疏 MoE 骨干、异步推理实现高频闭环控制，真机验证少样本泛化。具身原生路线与暴力 Scaling 路线正面对照。
小米机器人团队发布Xiaomi-Robotics-1，用10万+小时UMI真实操作轨迹预训练VLA模型，RoboCasa365以57.4%刷新SOTA，代码与权重将开源。
MimicGen是NVIDIA提出的机器人操作数据自动生成框架，利用少量专家演示自动生成大规模多样化的模仿学习数据集，显著降低机器人技能训练的数据收集成本。系统通过在仿真中自动变换物体位置、初始状态和环境配置，基于单条演示生成数百条有效的轨迹数据。在MimicGen数据集上训练的策略在真实机器人上达到SOTA性能，适用于桌面操作、工业抓取和家庭服务等技能学习场景，发表于RSS 2024。
Octo由UC Berkeley等机构于2024年提出，是一个开源的通用机器人策略模型。Octo基于Transformer架构，在Open X-Embodiment数据集上训练，支持多种机器人本体和操作任务。模型提供了预训练权重和微调工具包，支持从少量演示数据快速适配新任务。Octo在7个机器人平台上验证了跨本体泛化能力，为研究人员提供了可复现的通用机器人策略基线，已成为机器人学习社区广泛使用的开源VLA模型之一。
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