深度分析
CaB：利用 Boundary‑Phase Tokens 提升視覺語言動作代理的切換與控制
VLA代理在短指令序列切換時易出錯，研究提出Completion at the Boundary（CaB）模型，利用Before/Hit/After三階段標記形成雙向BPT後驗分布，同時提供when切換介面與how控制條件。Minecraft測試顯示CaB提升複合任務成功率與交接品質。
深度分析
VLA代理在短指令序列切換時易出錯，研究提出Completion at the Boundary（CaB）模型，利用Before/Hit/After三階段標記形成雙向BPT後驗分布，同時提供when切換介面與how控制條件。Minecraft測試顯示CaB提升複合任務成功率與交接品質。
深度分析
研究以Minecraft建立SciCrafter基準，把發現到應用的迴路以參數化紅石電路任務具現化；方法結合自動化評測、科學家子代理進行系統實驗及結構化知識整合，逼使模型透過試驗發現隱性機制而非套用既有解法；主要結果是前沿模型在此任務成功率約26%，瓶頸從單純執行轉為識別需探索的知識缺口。