本研究提出了一种时频注意力缓存记忆（TFACM）模型，旨在解决因果语音分离模型在历史信息保留方面的不足。实验结果表明，TFACM在复杂性和可训练参数上具有显著优势，其性能与SOTA TF-GridNet-Causal模型相当。

本文探讨了VLA模型的设计哲学，分析了RoboVLMs框架如何有效整合VLM到VLA中。研究表明，连续动作优于离散动作，历史信息建模能提升性能。实验结果显示，KosMos和Paligemma骨干在真实场景中表现出色，验证了VLA的有效性和鲁棒性。