拧螺母时，机器人把扳手套上去还不算完：如果抓得不稳、插得太浅，眼下看似成功，下一步一旋转就会脱落。这正是长链条装配的难点。VLA（Vision-Language-Action，把画面、指令和动作连起来的通用机器人模型）能完成基本操作，却未必会为后续步骤留下好姿势。
这项工作在冻结的VLA上加入Residual RL（残差强化学习，即不重练原模型，只学习动作修正），并让纠偏模块带一点“前瞻”：研究者先根据当前步骤结束时的图像，离线预测从这个状态继续操作的成功概率，再把它用于训练奖励。训练还从最后一步向前推进，目的不是让每一步更容易过关，而是挑出更利于下一步的过关姿势。
在Isaac Gym模拟的三阶段扳手拧螺母任务中，作者报告完整任务成功率为85.6%，高于普通分步骤残差强化学习的54.5%；有意思的是，单个步骤的成功率基本没变。它说明真正的增益来自“成功得更有后劲”。不过结果目前来自单一模拟装配任务，真实机器人上的效果尚未由这份材料展示。