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来源：小宇宙
概要：现有机器人世界模型仅支持开环预测，无法适配真实机器人任务中 VLA 的闭环评估需求；本文提出分块式世界模型 PiL-World，结合视觉控制与历史记忆，融合优劣轨迹学习，实现多视角观测生成与闭环推演；实测显示其模拟结果贴合真机运行，大幅缩小仿真与真实场景下 VLA 成功率的评估误差；
声明：上述声音采用AI合成，解析内容为原创；解析仅针对该文发布时，arXiv上已公开被解析论文的最新版本的内容进行；其中所有涉及原论文的图、数据都引用自原论文，如涉及侵权，请及时联系删除；人工解读，难免有错误遗漏，如有发现及时联系修改；如需要深入研究建议阅读原文；
链接：https://arxiv.org/pdf/2606.05773 ；
声明：上述声音采用AI合成，解析内容为原创；解析仅针对该文发布时，arXiv上已公开被解析论文的最新版本的内容进行；其中所有涉及原论文的图、数据都引用自原论文，如涉及侵权，请及时联系删除；人工解读，难免有错误遗漏，如有发现及时联系修改；如需要深入研究建议阅读原文；
链接：https://arxiv.org/pdf/2606.05773 ；
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