NVIDIA + MIT + UT Austin 团队（Yang et al., arXiv:2605.24642）把 GR00T-N1.5（manipulation VLA）跟 VGGT（geometric foundation model）拼起来，做了 Early Fusion / Late Fusion / Spatial Forcing 三种几何注入架构的 controlled 对照实验。主结果是一个负结果：standard finetune 下没有一种几何 VLA 在 RoboCasa average 上显著（p < 0.05）超过 GR00T baseline。 ...
CVPR 2026 的 HiF-VLA（项目页 / 代码），西湖 + 浙大 + 港科广 + 南大那拨人做的。架构上是 OpenVLA 之上挂两件事：往前用 VLM 直接预测未来 motion vectors，往后用一组历史 motion vectors 经 AdaLN 调制动作流。LIBERO-Long multi-view 刷到 96.4%，比堆 4 帧历史的方案显存少 1/2、延迟少 2/3。 ...
OpenVLA 一线 VLA 把 vision token + text token + action token 全部 concat 给 LLM，用 next-token cross-entropy 监督，推理时 LLM 直接吐离散化 action token。这套 pipeline 训出来的 attention map 有一个反复出现的问题：散。VLA 看场景跟看哪个具体物体之间没区分，attention 几乎均匀铺在整个 frame 上。 ...