按时间观察，沿问题深读。

世界模型能否当仿真器、长程失败如何补救、演示数据从哪里来

三组进展指向同一件事：机器人系统要先能被验证和训练起来。世界模型开始提供可交互仿真，长程任务有了不改权重的补救路径，演示数据也多了可直接下载的采集件与轨迹产物。提醒是，生成得出来不等于诊断可信，落地前都要在自己的场景和硬件上实测。

机器人训练如何接上运行链路，策略又该学哪些关键环节？

本期重点看英伟达在 GTC Berlin（柏林）发布的 Isaac 与 Cosmos 工具链更新：前者衔接仿真训练和本体运行，后者补充数据生成、模型适配与仿真评估。研究侧则关注更具体的问题：行走时看哪里、插入时学哪一段、倒水何时停，以及生成视频是否遗漏危险后果。

任务成功之外：记忆设计、预测辅助执行与评测诊断

历史信息如何改善动作选择，动作块连续性与推理成本如何兼顾

本周所选进展聚焦历史利用、动作块连续性与推理成本：长上下文需要与对应时延一起衡量，单次前向生成仍需维持跨块行为一致，任务状态条件则为反应式策略补充阶段信息。三条路径各有收益，但训练设置、监督依赖和评测协议限定了结论范围。

机器人如何满足执行约束、适配交互参考并应对视觉断流

本周聚焦STeP、SAKI与MINT三项进展，分别解释显式约束如何贯通执行、可适配交互参考为何不能被反馈控制替代，以及视觉预测失效后如何回退。重点区分任务完成、约束满足与断流后的能力保留，并保留比较所依赖的输入、实验条件和适用边界。