浙大与阿里达摩院开源了一个 4000 万参数的 Corrector 模块，挂在任何用动作分块的 VLA 外面就能用，不改主干权重。它治的是动作分块之间的开环盲区——这是所有 chunking 架构的通病。
一篇 12,276 字的 Mac 本地部署长文，用 5,788 粉跑出 20.9 万浏览。结构确实可复制，但更值得抄的是它无意中暴露的一件事：同一台机器、同一模型、同一加速方案，实测速度差了 12 倍。
原文面向 Apple Silicon + MLX，步骤不能直接在 Windows 上执行。本卡只保留可跨平台迁移的方法论，并改写为具身智能/边缘部署与客户方案场景：先算五笔资源账，再做选型与阶梯加档，最后用测量边界六字段对外报数。
一篇 LangGraph 入门教程，模型名和 API 写法都踩在当前稳定版上——这在 2026 年的教程里并不常见。但它的三个默认值（内存存档、绑 OpenAI、人工审批可选）放到实体机器人场景里，每一个都要改。
一篇流传很广的 ComfyUI 本地出图/出视频教程，工具链和模型全都真实存在，两款主力模型还是 Apache 2.0 可商用。但它把 MiniMax H3 的下载体积说成显存，最后一节还在教绕过内容审核——这两处必须点出来。
一条 2.9 万浏览的推文说开源了公众号排版 Skill，但文末链接被折叠成短链。这篇记录完整的五步核查：推文还原、链接展开、仓库树核验、真实文件落盘、安全审计加冒烟测试——顺便查出推文说的 5 套主题实际是 6 套。
客户租了机器人，接下来要让它跳一段舞、踢一场球、或者做一套迎宾动作。这篇文章把从动作采集、轨迹编辑、仿真验证到现场调参的完整链路拆开，附我们踩过的坑。
