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本文提出 Code-Only-As-Policy (COAP) 范式，将机器人本体视为图灵机，用显式代码替代 VLM/VLA 进行决策与状态跟踪，并借助编码智能体实现闭环递归自我改进；在 RoboDojo 的 42 项双臂任务上达到 70.24% 成功率，且测试时无需模型在环。
Clone Robotics 展示了一款基于其早期 Torso 3 平台开发的、可进行遥操作的仿人五指机械手，同时宣布将于 11 月推出 Torso 4——一套面向自动化场景中固定工位双臂任务的重新设计的系统。这段视频并未展示新平台的自主能力，而这仍是其产品目标之一。
EyeRobot 2.0 介绍了一种受人类视觉启发的机器人操作框架，通过双目相机上的主动注视（Active Visual Fixation）实现精细双臂操作，无需腕部相机。研究在真实与模拟任务中进行了上千次试验，证明该方法在物体遮挡腕部相机时可将成功率提升至对手的两倍以上。
ENCORE 提出了一种少样本智能体框架，将机器人操作演示蒸馏为可供编码智能体阅读的证据包，从而自动编写策略程序，在 LIBERO-PRO 上以 96.3% 超过此前最优智能体系统，并在真实双臂机器人上完成魔方交接与杯子翻转任务。
DeltaWAM 引入了基于 Delta 的世界行动模型用于双臂操作，通过预测视觉变化和行动来提升效率和性能。它展示了成功率的提升和计算开销的降低。