基于 Physical AI 前沿雷达 9 月归档，按八条主线挑出 14 条有实质内容的条目，逐条核对原文数字：VLA 评测开始测恢复能力，推理延迟成为论文正式报告的指标。

9 月雷达“仿真与评测”主线的 7 项一手材料：恢复能力基准、序贯检验、量化后的闭环验证和策略导向的仿真保真度。初始状态 98.83% 的策略，恢复成功率只有 48%。

从单节点半天的 SFT，到仿真和真机上的 RL 后训练，再到从部署经验中学习：9 月雷达 7 项材料勾勒出 VLA 后训练的流程，也暴露出在线 RL 会悄悄毁掉单个任务的风险。

雷达 9 月归档中 9 项材料的毫秒数：Rolling-WAM 把重规划周期从 978 ms 降到 215 ms，早退与少步去噪砍掉约八成延迟，而实测中量化只省内存、反而更慢。