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长程操作
InternData-A1：面向通用策略预训练的高保真合成数据
InternData-A1: Pioneering High-Fidelity Synthetic Data for Pre-training Generalist Policy
提供了一套全解耦、可组合的仿真数据生成流水线，可批量产出多本体、多技能、长程操作轨迹；对做视觉-语言-动作模型的人而言，这是验证「纯合成数据预训练能否替代真机数据」的可复用数据与评测设定。
HiF-VLA：通过运动表征为视觉-语言-动作模型引入回溯、洞察与前瞻
HiF-VLA: Hindsight, Insight and Foresight through Motion Representation for Vision-Language-Action Models
把帧间运动（而非原始像素）作为紧凑的时序上下文表征，并以此构建以运动为中心的世界模型，为 VLA 提供回溯先验与前瞻推理；这一「运动即上下文」的思路可直接迁移到任何需要长程时序一致性的视觉-动作策略中，且额外推理延迟可忽略。
AtomicVLA：释放机器人中原子技能学习的潜力
AtomicVLA: Unlocking the Potential of Atomic Skill Learning in Robots
对做视觉-语言-动作模型的人，这篇给出一种把长程操作拆成原子技能、用技能引导的混合专家（SG-MoE）加路由编码器动态分配专家的做法，可直接借鉴到需要持续学习新技能的机器人策略中，替代单一动作解码器。
Action-Sketcher：通过视觉草图从推理到动作的机器人操作
Action-Sketcher: From Reasoning to Action via Visual Sketches for Robotic Manipulation
提出可渲染点、框、箭头和关系类型的视觉草图作为中间表示，将语言意图外化为场景几何，为视觉-语言-动作模型提供可验证的推理-动作桥梁，可复用于需要空间消歧的机器人操作任务。
AGiLe：通过可供性落地的双向潜变量规划学习鲁棒长程操作
AGiLe: Learning Robust Long-Horizon Manipulation via Affordance-Grounded Bidirectional Latent Planning
将抽象子目标落地为稠密像素级视觉可供性图来驱动动作，为视觉-动作策略提供可复用的空间定位与抗干扰机制；双向潜空间规划（后向规划器+前向评论家）可缓解长程任务中的误差累积。