Дослідники з Physical Intelligence розробили метод керування роботом у реальному часі, який переносить кондиціонування порцій дії з часу висновку на час навчання, досягаючи меншої затримки та покращеної надійності для моделей Vision-Language-Action (VLA), особливо за високих затримок висновку. Цей підхід зменшує наскрізну затримку в середньому на 27 мс порівняно з попередніми методами, зберігаючи продуктивність завдань у складних реальних завданнях.