主要观点总结
本文介绍了吴怡琳和田然的研究工作。他们来自卡耐基梅隆大学和伯克利人工智能研究院的研究团队，针对机器人部署阶段的智能挑战提出了全新框架FOREWARN。该框架将世界模型与多模态语言推理结合，解决了具身智能模型在真实部署中的困难，实现了在机器人部署阶段对基于模仿学习生成的动作策略进行在线评估与动态校正的功能。文章还介绍了研究背景、挑战、核心思路、创新亮点、实验结果和未来展望。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景
近年来，基础模型在具身智能领域展现出惊人的能力，但通过离线模仿学习，这些模型在真实部署中常常执行失败，面临环境扰动、任务变化或用户偏好差异等挑战。
关键观点2: 核心问题
如何让机器人在部署阶段具备「推理能力」（Test-Time Intelligence），即无需额外数据，也能主动预判风险、灵活调整策略，是当前具身智能系统的核心难题。
关键观点3: 研究方法
研究团队提出了全新框架FOREWARN，首次将「世界模型」与「多模态语言推理」结合，解决了当前具身智能模型仅依赖离线模仿的局限。
关键观点4: 创新亮点
FOREWARN由「预见（Foresight）」与「深思（Forethought）」组成的双模块框架，将复杂的决策过程拆分为「模拟未来」与「评估未来」两大任务，具备端对端自动化能力。
关键观点5: 实验结果
实验结果显示，引入FOREWARN框架后，系统首次具备在运行时主动评估并筛选策略的能力，整体成功率显著跃升至70%–80%，实现了量级上的突破。
关键观点6: 未来展望
尽管FOREWARN已在多个真实任务中表现出卓越性能与通用性，但要进一步推广至更大规模的具身智能场景，仍面临底层生成策略多样性、世界模型数据依赖性强和推理效率等挑战。
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