VLA / 视觉-语言-动作模型

Cortex: A Bidirectionally Aligned Embodied Agent Framework for Long-horizon Manipulation

Cortex：一种用于长视距操作的双向对齐具身智能体框架

Jiaqi Peng, Xiqian Yu, Delin Feng, Yuqiang Yang, Wenzhe Cai, Jing Xiong, Ganlin Yang, Jinliang Zheng, Jiafei Cao, Xueyuan Wei, Jiangmiao Pang, Yuan Shen, Tai Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Peking University（北京大学） ； USTC（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(abstract,abstract_cn)；vision-language-action(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI

AI总结 针对现有VLA模型长视距任务短板及分层方法语义-运动鸿沟问题，提出双向对齐框架Cortex，标准化技能原语、优化数据与采样策略，提升长视距操作性能与零样本泛化能力。

Comments Project website: https://steinate.github.io/cortex.github.io/

Studying Ionosphere Using SKA-Low and SKA-Mid

利用SKA-Low和SKA-Mid研究电离层

Abhirup Datta, Samit Kumar Pal, Sarvesh Mangla, Bhuvnesh Brawar, Sumanjit Chakraborty, Sudipta Sasmal, Anshuman Tripathi

专题命中 VLA模型 ：VLA(summary_cn,abstract)

AI总结 本文通过对比uGMRT、VLA、MWA和LOFAR的观测，量化电离层相位波动、位置偏移和闪烁效应，评估对校准和成像的影响，并预测SKA-Low和SKA-Mid的电离层效应。

Comments Published in Advancing Astrophysics with the SKA II (AASKAII), 2026 (arXiv:2606.20366). Report-no:AASKAII/Datta01. Advancing Astrophysics with the SKA II (AASKAII) outlines the transformative scientific advances that will be enabled by the SKA telescopes

The Karl G. Jansky Very Large Array Sky Survey (VLASS). Data Products

卡尔·G·扬斯基甚大阵列巡天（VLASS）数据产品

Amy Kimball, Mark Lacy, Juergen Ott, John Tobin, Tierra Candelaria, Sergio Garza, Drew Medlin, Steven T. Myers

专题命中 VLA模型 ：VLA(summary_cn,abstract)

AI总结 VLASS是VLA对全天（dec>-40°）进行的2-4 GHz无线电连续谱巡天，分辨率约2.5角秒，全偏振。数据处理和质控面临计算和人力限制，采用创新方法：快速成像、GPU和HTC处理w项、机器学习自动识别伪影，并解决存档分发挑战。

Comments Submitted to the SPIE

Highly filamentary H{\,\small I} gas in the circumgalactic medium and intragalactic medium around NGC 4631

NGC 4631周围星系周介质和星系际介质中的高度纤维状中性氢气体

C. Zhang, Tie Liu, Xiaofeng Mai, Jing Wang

专题命中 VLA模型 ：VLA(summary_cn,abstract)

AI总结 利用FAST和VLA数据，首次探测到星系周/星系际介质中kpc尺度的纤维状中性氢结构，宽度0.5-3.3 kpc，长度6.1-49.8 kpc，并识别出三类纤维，支持多尺度气体耦合。

Comments Submitted to AAS journals

Radio Follow Up of a Sub-threshold GRB in the Sky Localization Area of GW241125

GW241125天空定位区域内亚阈值伽马射线暴的射电后续观测

Natalie Gottschlich, Alessandra Corsi, S. Bradley Cenko, Divyajyoti, James DeLaunay, Derek B. Fox, Tanner O'Dwyer, Samuele Ronchini

专题命中 VLA模型 ：VLA(summary_cn,abstract)

AI总结 针对GW241125（BBH合并）与Swift BAT-GUANO亚阈值GRB的空间时间重合，利用VLA进行射电后续观测，约束相对论喷流的各向同性动能上限，并讨论BBH-GRB关联的诊断能力及未来多信使研究前景。

Comments 16 pages, 10 figures

The gas kinematics in 70 μm dark molecular clumps with ammonia

70 μm暗分子团块中的氨气气体运动学

Chao Ou, Shanghuo Li, Junzhi Wang, Yuqiang Li, Shuting Lin, Ian W. Stephens, Qizhou Zhang, Bo Zhang

专题命中 VLA模型 ：VLA(summary_cn,abstract)

AI总结 利用VLA和GBT的NH3谱线观测，研究四个红外暗云中致密核心的气体运动学，发现61个核心中23个具有多速度成分，部分核心非热速度弥散向内减小，暗示湍流耗散或引力坍缩。

Comments 15pages, 4 tables, 6 figures. Accepted for publication in A&A

$μ_0$: A Scalable 3D Interaction-Trace World Model

$\mu_0$: 一种可扩展的3D交互轨迹世界模型

Seungjae Lee, Yoonkyo Jung, Jusuk Lee, Jonghun Shin, Amir Hossein Shahidzadeh, Yao-Chih Lee, H. Jin Kim, Jia-Bin Huang, Furong Huang

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； Seoul National University（首尔大学） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(abstract,abstract_cn)；action model(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.LG

AI总结 提出基于3D轨迹的可扩展世界模型$\mu_0$，通过预测交互点轨迹实现跨本体机器人学习，无需动作标签，性能媲美有监督模型。

Direct detection of cool molecular gas in a star-forming galaxy at $z=7.31$

在 $z=7.31$ 的恒星形成星系中直接探测冷分子气体

Karin Cescon, Jacqueline A. Hodge, Leindert A. Boogaard, Hiddo S. B. Algera, Lucie E. Rowland, Dominik A. Riechers, Renske Smit, Ilse De Looze, Rychard Bouwens, Paul van der Werf, Manuel Aravena, Elisabete da Cunha, Pratika Dayal, Andrea Ferrara, Rebecca Fisher, Hanae Inami, Pavel E. Mancera Piña, Pascal A. Oesch, Andrea Pallottini, Matus Rybak, Sander Schouws, Laura Sommovigo, Mauro Stefanon, Livia Vallini

专题命中 VLA模型 ：VLA(summary_cn,abstract)

AI总结 利用VLA和ALMA观测，在z=7.31星系REBELS-25中探测到CO(3-2)和CO(7-6)发射，直接证实大爆炸后约7亿年存在巨大气体储库，气体质量约10^11太阳质量，气体分数约0.95，并约束了星际介质条件。

Comments Accepted for publication in MNRAS. Main text: 17 pages, 6 figures

Journal ref MNRAS, Volume 549, Issue 3, July 2026, stag924

CLASP: Language-Driven Robot Skill Selection and Composition using Task-Parameterized Learning

CLASP: 基于语言驱动的机器人技能选择与组合，采用任务参数化学习

Markus Knauer, Valentin Gieraths, Tai Mai, Samuel Bustamante, Alin Albu-Schäffer, Freek Stulp, João Silvério

机构 * German Aerospace Center (DLR), Institute of Robotics and Mechatronics (RMC)（德国航空航天中心（DLR），机器人与机电一体化研究所（RMC）） ； Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学（TUM）） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(abstract,abstract_cn)；vision-language-action(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出CLASP架构，结合任务参数化核化运动基元（TP-KMP）与预训练视觉语言模型（VLM），通过自然语言命令实现技能选择、组合和主动学习，无需微调，在7自由度机械臂上达到73.3%-100%成功率。

Comments 23 pages, 11 figues, 4 tables, 1 listing

Mixture of Horizons in Action Chunking

动作分块中的视野混合

Dong Jing, Gang Wang, Jiaqi Liu, Weiliang Tang, Zelong Sun, Yunchao Yao, Zhenyu Wei, Yunhui Liu, Zhiwu Lu, Mingyu Ding

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(abstract,abstract_cn)；vision-language-action(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI

AI总结 针对视觉-语言-动作模型中动作分块长度（视野）的权衡问题，提出混合视野策略，通过并行处理不同视野的动作片段并融合输出，同时提升长期预见与短期精度，实现性能与泛化性的改进。

Comments Accepted at ICML 2026

IGR J12580+0134: A Possible Repeated Partial Tidal Disruption Event Inferred from Late-Time Radio Re-brightenin

IGR J12580+0134: 从晚期射电再增亮推断的可能重复部分潮汐瓦解事件

Po Ma, Shao-Yu Fu, Linhui Wu, Wei-Hua Lei, Qiang Yuan

专题命中 VLA模型 ：VLA(summary_cn,abstract)

AI总结 通过多历元VLA射电观测和X射线数据，研究核瞬变源IGR J12580+0134的晚期射电再增亮，提出其可能由重复部分潮汐瓦解事件解释，并建模为亚相对论性外流。

Comments 17 pages, 6 figures, 2 tables, submitted to ApJ

Radio Study of G76.9+1.0 Pulsar Wind Nebula

G76.9+1.0脉冲星风云的射电研究

Haotian Qiu, Yunlei Huang, C-Y. Ng, Lili Yang, Sujie Lin, Yihan Liu

专题命中 VLA模型 ：VLA(summary_cn,abstract)

AI总结 利用VLA高分辨率射电观测和偏振测量，研究了G76.9+1.0脉冲星风云的多波段形态、磁场几何及粒子分布，发现射电-X射线反相关和谱指数变化，并采用厚环模型解释观测特征。

Comments 8 pages, 7 figures, submitted to A&A

Beyond Binary Success: A Diagnostic Meta-Evaluation Framework for Fine-Grained Manipulation

超越二元成功：一种用于细粒度操控的诊断元评估框架

He-Yang Xu, Pengyuan Zhang, Zongyuan Ge, Xiaoshuai Hao, Serge Belongie, Xin Geng, Yuxin Peng, Xiu-Shen Wei

机构 * Southeast University（东南大学） ； Monash University（墨尔本大学） ； Xiaomi EV（小米电动车） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(abstract,abstract_cn)；vision-language-action(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出MetaFine框架，通过分解理解、感知和受控行为三个维度，诊断细粒度操控中的能力瓶颈，并通过因果干预识别视觉编码器在保持局部空间结构方面的关键限制，从而提升操控精度。

Comments Project page: https://metafine.github.io/

Physical characterization and modeling of candidate Hyper-Compact HII Regions

超致密HII区域的物理特性和建模

I. T. Rodríguez-Esnard, S. Kurtz, J. D. Pandian, J. Franco, A. Sánchez-Monge, M. A. Trinidad, V. Migenes

专题命中 VLA模型 ：VLA(summary_cn,abstract)

AI总结 研究五种候选超致密HII区域，利用VLA观测数据，分析其大小和电子密度，发现大部分符合弱UC HII区域，但部分仍可能是HC HII区域，如G40.28-0.22。

Comments Accepted for publication in Revista Mexicana de Astronomía y Astrofísica (RMxAA), Vol. XX, 2026

HiVLA: A Visual-Grounded-Centric Hierarchical Embodied Manipulation System

HiVLA：一种以视觉为基础的分层具身操作系统

Tianshuo Yang, Guanyu Chen, Yutian Chen, Zhixuan Liang, Yitian Liu, Zanxin Chen, Chunpu Xu, Haotian Liang, Jiangmiao Pang, Yao Mu, Ping Luo

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(abstract,abstract_cn)；vision-language-action(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI

AI总结 HiVLA提出一种分层框架，将高层语义规划与底层动作控制解耦，通过视觉 grounding 和 Diffusion Transformer 专家提升机器人操作能力，实验证明其在长时序技能组合和精细操作中表现优异。

Comments Project Page: https://tianshuoy.github.io/HiVLA-page/

Radio Continuum and Water Maser Monitoring of the Outburst in HOPS 373: Free-Free Emission Does Not Respond to the Outburst

HOPS 373爆发的无线电连续波和水激光监测：自由-自由辐射未对爆发作出反应

John Tobin, Doug Johnstone, Greg Herczeg, Jeong-Eun Lee, Ho-Gyu Lee, Carlos Contreras-Pena, Sung-Yong Yoon, Steve Mairs

专题命中 VLA模型 ：VLA(summary_cn,abstract)

AI总结 研究通过VLA和水激光监测HOPS 373爆发期间的自由-自由辐射和水激光发射，发现自由-自由辐射未随爆发变化，而水激光发射高度波动，可能与爆发无直接关联。

Comments 47 pages, 17 figures, 9 Tables, accepted to ApJ

A Dual-Band Centimetre Continuum Monitoring Survey of Young Stellar Objects in the Coronet Cluster

双频厘米波连续监测巡天：Coronet星团中的年轻恒星对象

Johanan Ramírez-Arellano, Carlos Carrasco-González, Roberto Galván-Madrid, Hauyu Baobab Liu, Jan Forbrich, Arpan Ghosh, Yenifer Angarita, Carlos G Román-Zuñiga

专题命中 VLA模型 ：VLA(summary_cn,abstract)

AI总结 利用VLA在9.0GHz和14.0GHz对Coronet星团进行双频厘米波连续监测，发现20个射电源，包括14个已知年轻恒星对象，揭示了不同演化阶段YSOs的射电特性及变异性。

Comments 19 pages, 13 figures

A broadband search for coherent radio emission in cataclysmic variables

对激变变星的宽带相干无线电发射的搜索

Margaret E. Ridder, Paul E. Barrett, Craig O. Heinke, Gregory R. Sivakoff

专题命中 VLA模型 ：VLA(summary_cn,abstract)

AI总结 研究通过分析VLA观测数据，发现6个激变变星表现出宽频和窄频高极化变射，推测为电子循环辐射或等离子体辐射，可能源自磁场或密度变化区域。

PRTS: A Primitive Reasoning and Tasking System via Contrastive Representations

PRTS：通过对比表示实现的原始推理与任务系统

Yang Zhang, Jiangyuan Zhao, Chenyou Fan, Fangzheng Yan, Tian Li, Haitong Tang, Sen Fu, Xuan'er Wu, Qizhen Weng, Weinan Zhang, Xiu Li, Chi Zhang, Chenjia Bai, Xuelong Li

机构 * Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（人工智能研究院（TeleAI），中国电信） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(abstract,abstract_cn)；vision-language-action(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结 PRTS通过目标引导强化学习重构预训练过程，学习统一嵌入空间以评估物理可行性，提升机器人任务执行与长期规划能力。

Comments 38 pages, 12 figures

Decoupled Action Expert: Confining Task Knowledge to the Conditioning Pathway

解耦动作专家：将任务知识限制在条件路径中

Jian Zhou, Sihao Lin, Shuai Fu, Zerui Li, Gengze Zhou, Qi WU

专题命中 VLA模型 ：vision-language-action(abstract)；VLA(abstract)；action model(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出解耦训练方法，将任务知识限制在条件路径中，使动作主干网络无任务依赖，通过Diffusion Policy验证，证明动作专家编码较少任务特定知识。

Alpamayo-R1: Bridging Reasoning and Action Prediction for Generalizable Autonomous Driving in the Long Tail

Alpamayo-R1: 联结推理与动作预测以实现通用的自动驾驶在长尾场景

NVIDIA, :, Yan Wang, Wenjie Luo, Junjie Bai, Yulong Cao, Tong Che, Ke Chen, Yuxiao Chen, Jenna Diamond, Yifan Ding, Wenhao Ding, Liang Feng, Greg Heinrich, Jack Huang, Peter Karkus, Boyi Li, Pinyi Li, Tsung-Yi Lin, Dongran Liu, Ming-Yu Liu, Langechuan Liu, Zhijian Liu, Jason Lu, Yunxiang Mao, Pavlo Molchanov, Lindsey Pavao, Zhenghao Peng, Mike Ranzinger, Ed Schmerling, Shida Shen, Yunfei Shi, Sarah Tariq, Ran Tian, Tilman Wekel, Xinshuo Weng, Tianjun Xiao, Eric Yang, Xiaodong Yang, Yurong You, Xiaohui Zeng, Wenyuan Zhang, Boris Ivanovic, Marco Pavone

机构 * NVIDIA 纠错

专题命中 VLA模型 ：vision-language-action(abstract)；VLA(abstract)；action model(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结 Alpamayo-R1通过整合因果推理与轨迹规划，提升了自动驾驶在长尾场景中的规划准确性和安全性。

Motus: A Unified Latent Action World Model

Motus：一个统一的潜在动作世界模型

Hongzhe Bi, Hengkai Tan, Shenghao Xie, Zeyuan Wang, Shuhe Huang, Haitian Liu, Ruowen Zhao, Yao Feng, Chendong Xiang, Yinze Rong, Hongyan Zhao, Hanyu Liu, Zhizhong Su, Lei Ma, Hang Su, Jun Zhu

机构 * Dept. of Comp. Sci. and Tech., Institute for AI, BNRist Center, THBI Lab, Tsinghua-Bosch Joint ML Center, Tsinghua University（计算机科学与技术系，人工智能研究院，BNRist中心，THBI实验室，清华-博世联合机器学习中心，清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Horizon Robotics 纠错

专题命中 VLA模型 ：vision-language-action(abstract)；VLA(abstract)；action model(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.LG

AI总结 Motus通过统一的潜在动作世界模型整合理解、视频生成和动作模块，利用光流和三阶段训练流程提升大规模动作预训练效果，实现模拟与现实场景中的性能突破。

UniVLA: Learning to Act Anywhere with Task-centric Latent Actions

Qingwen Bu, Yanting Yang, Jisong Cai, Shenyuan Gao, Guanghui Ren, Maoqing Yao, Ping Luo, Hongyang Li

专题命中 VLA模型 ：vision-language-action(abstract)；VLA(abstract)；action model(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

Comments Accepted to RSS 2025. Code is available at https://github.com/OpenDriveLab/UniVLA

Latent Action Pretraining from Videos

Seonghyeon Ye, Joel Jang, Byeongguk Jeon, Sejune Joo, Jianwei Yang, Baolin Peng, Ajay Mandlekar, Reuben Tan, Yu-Wei Chao, Bill Yuchen Lin, Lars Liden, Kimin Lee, Jianfeng Gao, Luke Zettlemoyer, Dieter Fox, Minjoon Seo

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； NVIDIA（英伟达） ； Allen Institute for AI（人工智能算法研究所） 纠错

专题命中 VLA模型 ：vision-language-action(abstract)；VLA(abstract)；action model(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.LG

Comments ICLR 2025 Website: https://latentactionpretraining.github.io

GR00T N1: An Open Foundation Model for Generalist Humanoid Robots

NVIDIA, :, Johan Bjorck, Fernando Castañeda, Nikita Cherniadev, Xingye Da, Runyu Ding, Linxi "Jim" Fan, Yu Fang, Dieter Fox, Fengyuan Hu, Spencer Huang, Joel Jang, Zhenyu Jiang, Jan Kautz, Kaushil Kundalia, Lawrence Lao, Zhiqi Li, Zongyu Lin, Kevin Lin, Guilin Liu, Edith Llontop, Loic Magne, Ajay Mandlekar, Avnish Narayan, Soroush Nasiriany, Scott Reed, You Liang Tan, Guanzhi Wang, Zu Wang, Jing Wang, Qi Wang, Jiannan Xiang, Yuqi Xie, Yinzhen Xu, Zhenjia Xu, Seonghyeon Ye, Zhiding Yu, Ao Zhang, Hao Zhang, Yizhou Zhao, Ruijie Zheng, Yuke Zhu

专题命中 VLA模型 ：vision-language-action(abstract)；VLA(abstract)；robot foundation model(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

Comments Authors are listed alphabetically. Project leads are Linxi "Jim" Fan and Yuke Zhu. For more information, see https://developer.nvidia.com/isaac/gr00t

LAP: Language-Action Pre-Training Enables Zero-shot Cross-Embodiment Transfer

LAP：语言-动作预训练实现零样本跨躯体迁移

Lihan Zha, Asher J. Hancock, Mingtong Zhang, Tenny Yin, Yixuan Huang, Dhruv Shah, Allen Z. Ren, Anirudha Majumdar

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(abstract,comments)；vision-language-action(abstract)；action model(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 LAP通过语言-动作预训练实现零样本跨躯体迁移，首次在无需特定躯体微调的情况下达到显著的迁移效果，提升性能达两倍。

Comments Project website: https://lap-vla.github.io

Unified Condition-Action Modeling for Accurate One-Step Action Generation

用于精准单步动作生成的统一条件-动作建模

Xinyu Zhou, Zikun Cai, Kuangji Zuo, Gen Li, Boyu Ma, Yanshuo Lu, Yutong Song, Mingqi Yuan, Jiayu Chen, Jianfei Yang

机构 * NTU（南洋理工大学） ； HKU（香港大学） 纠错

专题命中 VLA模型 ：action model(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 该研究提出UCA-Flow统一条件-动作建模框架，通过共享令牌空间与改进双路监督方案，提升机器人单步动作生成的成功率与推理速度。

SimWAM: A Simple World Action Model for End-to-End Autonomous Driving

SimWAM：一种用于端到端自动驾驶的简单世界动作模型

Zongchuang Zhao, Xin Zhou, Tianyang Xu, Zhengyang Sun, Kaixuan Zhou, Honglin Li, Dingkang Liang, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science & Technology（华中科技大学） ； Dongfeng Research & Development Institute（东风研发院） 纠错

专题命中 VLA模型 ：action model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SimWAM是一种仅将视频生成用作训练信号的简单WAM，通过联合流匹配协同训练视频与动作专家，在NAVSIM上达91.5 PDMS且延迟更低，可零样本迁移至nuScenes，为高效自动驾驶提供可靠基线。

Comments The code and model weights are available at https://github.com/H-EmbodVis/SimWAM/

StageWAM: Joint-Embedding Stage Prediction for World-Action Models in Robot Manipulation

JEPA-WAM：机器人操作中世界-动作模型的阶段级联合嵌入预测

Xiao Liu, Yuguang Yang, Xi Wang, Kai Jiang, Cheng Chi, Yong Xu, Wenchao Ding, Yilun Chen, Yan Wang

专题命中 VLA模型 ：action model(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 该研究针对通用机器人策略未明确建模任务阶段级未来的问题，提出JEPA-WAM模型，在50个RoboTwin 2.0任务上实现90.25%的整体成功率，成功减少了平均执行步骤数。

World Action Models in Real Time: An Empirical Study of Smooth Execution via Asynchronous Deployment

实时世界动作模型：通过异步部署实现平滑执行的实证研究

Motubrain Team

机构 * Motubrain Team（Motubrain团队） 纠错

专题命中 VLA模型 ：action model(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文针对世界动作模型推理延迟导致机器人执行不连续的问题，通过10Hz双机械臂机器人对比6种异步部署策略，发现前缀条件生成可在任务性能、速度与平滑度间实现最佳平衡，为高延迟世界动作模型的实时部署提供了指导。