Robotera 与清华《Video Prediction Policy 2: Predict Better, Act Better》精读（含开源权重链接）：VPP2 先在大规模操作视频上做事件级续预训练，用「详细 caption + 完整事件轨迹」把指令到未来的映射变得确定；再后训练并蒸馏成单步视觉规划器，最后用 MoT 动作专家学隐式逆动力学。视频预测指令跟随率 14B 反超 64B Cosmos3 达 11 个点；真机 ALOHA 零样本 58.5%（π0.5 40.0%）；LIBERO-Pro 45.0%、LIBERO-OOD 63.9%、RoboDojo 仿真 32.26% 均为评测中最高。视频模型权重（Stage-1/Stage-2）已开源在 Hugging Face 与 ModelScope，RoboDojo 训练代码同步放出。本文逐张讲解论文全部 10 张图，明确标注每项任务是仿真还是真机，并给出数据来源与三阶段训练的完整配置。
NVIDIA《World Action Models are Zero-shot Policies》精读：DreamZero 用 14B 视频扩散骨干联合预测未来视频与动作，在 500 小时异构真机数据上训练，零样本任务进度超过最强 VLA 两倍；再用 DreamZero-Flash 解耦视频/动作噪声表，把 5.7 秒的推理压到 150 毫秒，实现 7Hz 实时闭环。本文逐张讲解论文全部 16 张图（总览、架构、注意力掩码、自回归 vs 双向、噪声表、数据分布、评测设置、seen/unseen 任务、后训练、跨本体迁移、少样本适配、自由任务、失败案例），附四张结果表、图表总索引与自测题。
Black Forest Labs 官方技术报告《FLUX 3 Action》精读：从多模态 FLUX 3 骨干衍生的 7B 世界行动模型（WAM），联合预测未来视频与机器人动作，在 RoboLab-120 上以不到对手一半的参数同时赢下精度与速度。本文逐张讲解报告全部 20 张图（Pareto 前沿、架构总览、时间步分布网格搜索、DROID 训练配方、CFG 网格、EMA 18 变体、蒸馏加速、真机盲测、混合策略），附图表总索引、架构评析、口述稿与自测题。官方交互图均按其公开数据重绘。