让机器人反复完成倒液、取放这类精细操作，难点不只是“会做”，而是每次都做准。视觉—语言—动作模型（VLA，把画面和文字指令直接转成动作）虽有通用能力，一到真实环境仍容易被细小误差绊倒；直接在线试错又慢又贵，错误反馈还可能把原本会的动作练坏。
VLA-Precision 的关键是“非对称协同自举”：训练早期先快速吸收成功动作和人工介入示范，提高后续试错质量；经验积累后，再结合整段任务回报与局部动作偏好，逐步校准价值信号——也就是判断“照这样做下去有多大机会成功”。更新策略时还参考原有模型，抑制策略漂移。配套的 ACoB-Stream 则复用冻结的视觉语言上下文，并按需传输训练状态，减少大模型反复计算。
作者报告称，该系统在四种机器人上的九项高精度化学操作中，平均成功率为 98.3%，每项任务训练 45.8 分钟；系统吞吐与计算效率最高提升 10.9 倍。这些结果来自论文作者的实验，材料未披露独立复现情况。