论文提出VLA-Precision框架，以解决真实世界VLA在线强化学习中的算法稳定性与系统效率瓶颈。算法层面提出ACoB，结合快速行为学习与渐进价值校准以抑制策略漂移；系统层面提出ACoB-Stream，通过经验上下文生成、持久化、访问与策略同步四阶段闭环，降低端到端开销，支持大规模VLA高效持续在线训练。