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研究团队提出 Embodied Playground，一个用于评估基础模型智能体在长程任务中协调物理、策略与空间推理的基准。该基准包含410个任务环境，覆盖基础操作、序列谜题和多阶段家务活动，并从中整理出跨5个套件、16种任务类型的100项代表任务 EP-100，以及 EP-Easy、EP-Hard 难度划分和精简版 EP-20。
推荐理由：该基准用410个任务环境和统一评测协议，考察基础模型智能体在长程任务中的推理与执行衔接。
研究团队提出 ForagerSim，一个面向需要地图推理的具身任务的跨学科研究平台与仿真环境，场景覆盖移动机器人搜救与动物觅食，可在复杂迷宫和可能无限大的开阔区域中运行。
推荐理由：该预印本提出可调感知、尺度、拓扑与动态难度的仿真平台，用于比较学习策略与地图基线在需地图推理任务上的差距。
论文提出运动学信息年龄 K-AoI，用瞬时笛卡尔速度对 AoI 加权，把时间陈旧度换算为空间偏差，用于数字孪生遥操作的同步评估。作者在由 6-DOF 机械臂、Unity 孪生体和 tc netem 网络损伤构成的测试台上，跨七种网络条件评估，发现 K-AoI 与 AoI 的秩相关在所有网络下不超过 ρ=0.65，卫星连接下降至 ρ=0.22。
研究提出ERR-Env可验证交互环境与ERR-Bench基准，用于评估具身VLM在正常、中间和错误状态下的恢复能力与执行可靠性。作者进一步提出在线强化学习方法Action-Grouped Turn-GSPO（AGT-GSPO），结合回合级任务进度与错误状态奖励及动作分组优势估计，训练出2B参数的ERR-VLM。
推荐理由：论文给出可验证交互环境与错误恢复基准，并报告2B模型在严格成功率与恢复率上的提升幅度。
研究团队提出 AeroIntent，一个基于仿真的无人机任务意图识别基准，包含 22 个轨迹程序在五类任务意图下生成的 990 条同步多模态序列，提供雷达、RGB、红外和深度观测，并设置程序不相交、雷达缺失和观测前缀三种评估协议。
Jineon Kim 与 Jhonghyun An 提出 TNVD-SC，在保留 Scan Context 环扇拓扑的同时编码地形相对垂直概率分布，用于森林长期 LiDAR 位置识别。
VLA-Rolling 提出一种轻量推理框架，通过动作尾部继承、逐动作置信度估计和置信度引导的重加噪与去噪预算分配三阶段复用动作尾部，底层 VLA 保持冻结。
推荐理由：论文提出复用动作尾部的推理框架，在16组模型与基准组合上同时报告推理加速与成功率变化，可供比较VLA推理效率方案。