DyPES-VLA：以共享动力学先验与具身专属控制实现跨具身操作

DyPES-VLA面向异构机器人统一策略训练：先通过跨具身未来预测，让共享表征学习物体运动、接触及交互后的场景变化，再以具身专属MoE动作头直接输出各机器人的原生动作。摘要报告其在LIBERO、RoboCasa-GR1和RoboTwin 2.0上的成功率分别为98.0%、59.25%和89.02%。