深度分析 EMT‑QA 與 DRH：閉環蒸餾在機械手臂任務中的最少步驟預測 研究針對探索式操作追蹤提出閉環追蹤蒸餾，利用每任務編碼代理萃取單行閱讀啟發（DRH），於推論時僅以凍結VLM加上DRH即可提升鏈條預測準確度0.38‑0.47，顯示純提示即可彌補多模態模型的閱讀缺失。相較於僅靠失敗偵測或視覺標記，DRH 以簡潔提示整合視覺與本體感測，預示機器人可在不重新訓練模型下適配任務。
