SAIL：扩展上下文内模仿学习用于机器人轨迹生成
Sakana AI 与东京大学提出 SAIL，用测试时扩展提升 VLM 生成机器人轨迹的可靠性，并将在 IROS2026 展示。SAIL 让 policy VLM 生成轨迹、在模拟器测试，再由 evaluation VLM 反馈并结合 MCTS 修正；在 6 个模拟操作任务中，搜索预算从 1 个候选增至 45 个后，成功轨迹发现率从 25% 升至 73%。
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Microsoft Research精选AI 评分6060 Microsoft Research 研究现实物理 AI 机器人的推理卸载
Microsoft Research 研究显示，现实物理 AI 机器人只依赖板载 GPU 推理会限制性能、电池寿命和扩展性，将推理卸载到边缘或云端 GPU 可带来优势。
推荐理由：原文用机器人任务对比板载、边缘和云端推理，为物理 AI 推理基础设施设计提供参考。
BeingBeyond · GitHub 原创项目AI 评分4646 BeTTER：诊断 Vision-Language-Action 模型具身推理幻觉的 benchmark
BeTTER 公开官方代码，用于诊断 Vision-Language-Action 模型中的具身推理幻觉。该 ECCV 2026 项目提供基于 Isaac Sim 的 benchmark 和任务编辑工具栈，包含 Task Editor、Assets Editor、Variation Editor、检索服务器、遥操作与渲染工具。