โมเดล Vision-Language-Action (VLA) มักจะทำงานผิดพลาดเมื่อเจอสถานการณ์ที่ไม่อยู่ในข้อมูลการฝึกสอน (Edge cases) VLAMotor จึงถูกสร้างขึ้นเพื่อเป็นเฟรมเวิร์กตัวแรกที่รวมการทดสอบหาจุดบกพร่องและการซ่อมแซมโมเดลเข้าด้วยกัน
ระบบจะประเมินความไม่แน่นอนของอินพุตเพื่อสร้างชุดทดสอบที่ครอบคลุมจุดที่โมเดลมักจะพลาด เมื่อพบจุดที่ทำงานผิดพลาด ระบบจะทำการสังเคราะห์เส้นทางการเคลื่อนที่ใหม่ที่ถูกต้องผ่านระบบจำลองและ Inverse Kinematics แล้วนำข้อมูลชุดใหม่นี้กลับไป Fine-tune โมเดลเดิม ผลการทดสอบในโลกจริงพบว่าสามารถเพิ่มอัตราการทำงานสำเร็จของหุ่นยนต์ได้มากกว่า 57.5% เมื่อเทียบกับโมเดลพื้นฐาน
