清华团队 ParallelWorld 测试时扩展,空间交换任务成功率 56%→83%
jiqizhixin · x · 2026-11-07
清华大学与新加坡国立大学研究者在修订版预印本中提出 ParallelWorld,一个面向具身智能体推理的测试时扩展(test-time scaling)前瞻规划框架。
核心思路:planner 不立即执行第一个看似可行的高层动作,而是先提出多个候选未来——由模拟器或世界模型生成候选观测,再由 verifier 评估信息增益、给分支排序、剪掉弱分支并引导继续展开;最终只执行被选轨迹的第一个动作,观察真实结果后再重新规划。
在 LIBERO-Pro 的空间位置交换(Spatial position-swap)设置下,ParallelWorld 在 100 个评测回合中把成功率从 HarnessVLA 的 56% 提升到 83%。需注意:这 27 个百分点的提升属于单一扰动设置,并非全部任务的平均;另一项搜索宽度消融只覆盖 3 个任务、30 个回合,显示自适应搜索可提升成功率。
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