TIF：用执行反馈审计想象奖励的 VLA 后训练监督选择方法

作者提出 Trusting Imagined Futures（TIF），一种面向 VLA 后训练的离线监督选择方法，用执行反馈审计世界模型预测的奖励。该方法由多维奖励模型给出候选效用分和五个执行质量维度，审计器结合奖励预测与不确定性识别高估模式，仅在效用优势超过阈值且审计风险达标时替换现有轨迹，否则保留原监督用于行为克隆。