When Human Corrections Travel：联邦 VLA 适配中的安全问题
arXiv 论文《When Human Corrections Travel》探讨联邦学习与视觉-语言-动作（VLA）策略结合时的安全问题，指出跨任务、环境、人员和机器人本体共享人类纠正产生的适配更新，可能提升平均任务成功率却压制罕见安全干预或在其他机器人上产生不安全响应。
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