ProgressCompass：补对上下文让具身进度奖励模型误差降 63%

ProgressCompass 让通用 VLM 为冻结的 PRM 供应所需上下文，使具身进度奖励模型误差再降 63%。配套的 ContextProgress-Bench 覆盖 24 个操作任务、120 条轨迹，配对诊断显示注入正确上下文后五个 PRM 的进度误差降低 77-82%。同一模型排序一致性提升 76%，论文认为具身 PRM 缺的是上下文而非估计能力。