这两天，Physical Intelligence（PI）衔尾首创东谈主 Chelsea Finn 在� � 上世博体育app下载，对斯坦福课题组一项最新全国模子责任 kuakua 连气儿点赞。

生成看起来可以的视频很容易，难的是构建一个真确对机器东谈主有用的通用模子——它需紧要密扈从算作，还要实足准确以幸免平常幻觉。

这项究诘，恰是她在斯坦福携带的课题组与清华大学陈建宇团队衔尾淡薄的可控生周到国模子 Ctrl-World。

这是一个能让机器东谈主在"思象空间"中完成任务预演、计策评估与自我迭代的破裂性决议。

中枢数据自满，该模子使用零真机数据，大幅普及计策在某些不才游任务的辅导扈从才调，顺利率从 38.7% 普及至 83.4%，平均改良幅度达 44.7%。

其有关论文《CTRL-WORLD：A CONTROLLABLE GENERATIVE WORLD MODEL FOR ROBOT MANIPULATION》已发布于 arXiv 平台。

注：Ctrl-World 专为通用机器东谈主计策的计策在环轨迹推演而想象。它生成衔尾多视角斟酌（包括腕部视角），通过帧级要求范围罢了细粒度算作范围，并通过姿态要求牵挂检索保管连贯的永劫程动态。这些组件罢了了：（1）在思象中进行精确的计策评估，并与确凿全国轨迹推演对王人（2）通过合成轨迹罢了针对性的计策改良

究诘布景：机器东谈主考试的"确凿全国窘境"与全国模子的破局价值

面前，视觉 - 讲话 - 算作（VLA）模子虽在多种操作任务与场景中展现出超卓性能，但在绽放全国场景中仍濒临两大中枢费劲，这亦然团队研发 CTRL-WORLD 的中枢动因：

费劲一，计策评估资本高，确凿测试烧钱又低效。

考据机器东谈主计策性能需在不同场景、任务中反复试错。

以"抓取物体"任务为例，究诘者需准备大小、材质、体式差异的物体，搭配不同光照、桌面纹理的环境，让机器东谈主肖似成百上千次操作。

不仅如斯，测试中还可能出现机械臂碰撞（故障率约 5%-8%）、物体损坏（损耗资本单轮测试超千元）等问题，单计策评估周期常达数天。更环节的是，抽样测试无法隐私所有潜在场景，难以全面泄露计策劣势。

费劲二，计策迭代不异难，确凿场景数据长期不够用。

即便在含 95k 轨迹、564 个场景的 DROID 数据集上考试的主流模子 π ₀ . ₅，面对"抓取左上角物体""折叠带斑纹毛巾"等生分辅导或"手套、订书机"等未见过的物体时，顺利率仅 38.7%。

传统改良形式依赖东谈主类民众标注新数据，但标注速率远赶不上场景更新速率——标注 100 条高质料折叠毛巾轨迹需资深工程师 20 小时，资本超万元，且无法隐私所有异形物体与辅导变体。

绽放全国尚存在辣手问题，另一边，传统全国模子当今也还濒临三大痛点——

为搞定确凿全国依赖，学界曾尝试用全国模子（即诬捏模拟器）让机器东谈主在思象中考试。

但究诘团队在论文《CTRL-WORLD：A CONTROLLABLE GENERATIVE WORLD MODEL FOR ROBOT MANIPULATION》中指出，现存全国模子遍及要领聚焦于被迫视频斟酌场景，无法与先进通用计策进行主动交互。

具体来说，存在三大环节局限，断绝其支撑计策在环（policy-in-the-loop）推演：

单视角导致幻觉

遍及模子仅模拟单一第三东谈主称视角，导致"部分可不雅测性问题"——举例机械臂抓取物体时，模子看不到腕部与物体的斗争现象，可能出现"物体无物理斗争却瞬移到夹爪中"的幻觉；

算作范围不细腻

传统模子多依赖文本或运转图像要求，无法绑定高频、微弱的算作信号，举例机械臂" Z 轴挪动 6 厘米"与" Z 轴挪动 4 厘米"的差异无法被准确响应，导致诬捏预演与确凿算作脱节；

永劫一致性差

跟着斟酌时期延迟，微小缺陷会握住积累，导致"时序漂移"——论文本质自满，传统模子在 10 秒预演后，物体位置与确凿物理法律解释的偏差，失去参考价值。

为此，清华大学陈建宇与斯坦福大学 Chelsea Finn 两大团队衔尾淡薄 CTRL-WORLD，旨在构建一个"能精确模拟、可耐久褂讪、与确凿对王人"的机器东谈主诬捏考试空间，让机器东谈主通过"思象"考试。

三大立异期间，让 CTRL-WORLD 破裂传统全国模子局限

Ctrl-World 通过三项针对性想象，搞定了传统全国模子的痛点，罢了"高保真、可范围、长连贯"的诬捏预演。

论文强调，这三大立异共同将"被迫视频生成模子"转动为"可与 VLA 计策闭环交互的模拟器"。

Ctrl-World 基于预考试视频扩散模子运转动，并通过以下形式适配为一个可控且时期一致的全国模子：

多视角输入与衔尾斟酌

帧级算作要求范围

姿态要求牵挂检索

第一，多视角衔尾斟酌：搞定"视线盲区"，质问幻觉率

一般来说，以往模子靠单视图斟酌，存在部分不雅测问题与幻觉。

而Ctrl-World 衔尾第三东谈主称与腕部视图衔尾斟酌，生成的翌日轨迹精确且贴合确凿情况。

传统全国模子仅模拟单一第三方视角，骨子是"信息不全"。

而 CTRL-WORLD 立异性地衔尾生成第三方全局视角 + 腕部第一视角：

第三方视角提供环境全局信息（如物体在桌面的举座布局），腕部视角捕捉斗争细节（如机械爪与毛巾的摩擦、与抽屉的碰撞位置）；

模子通过空间 Transformer 将多视角图像 token 拼接（单帧含 3 个 192 × 320 图像，编码为 24 × 40latent 特征），罢了跨视角空间关连对王人。

论文本质考据了这一想象的价值：

在触及机械臂与物体斗争的细腻操作任务中（如抓取微型物体），腕部视角可精确捕捉夹爪与物体的斗争现象（如握协力度、斗争位置），显赫减少"无物理斗争却完成抓取的幻觉"。

定量数据自满，该想象使物体交互幻觉率质问；在多视角评估中，Ctrl-World 的峰值信噪比（PSNR）达 23.56，远超传统单视角模子 WPE（20.33）和 IRASim（21.36），结构相似性（SSIM）0.828 也显赫高于基线（WPE0.772、IRASim0.774），证明诬捏画面与确凿场景的高度契合。

第二，帧级算作范围：绑定算作与视觉因果，罢了厘米级精确操控

要让诬捏预演"可控"，必须开辟"算作 - 视觉"的强因果关连。

Ctrl-World 的搞定决议是"帧级算作绑定"：

将机器东谈主输出的算作序列（如要津速率）转动为笛卡尔空间中的机械臂姿态参数；

通过帧级交叉防卫力模块，让每一帧的视觉斟酌都与对应的姿态参数严格对王人——就像"分镜剧本"对应每一幕剧情，确保"算作 A 势必导致视觉终局 B "。

注：上图展示的是 Ctrl-World 的可控性过头消融本质。不同的算作序列可以在 Ctrl-World 中以厘米级的精度产生不同的伸开终局。移除牵挂会导致斟酌狡赖（蓝色），而移除帧级姿势要求会质问范围精度（紫色）。防卫力可视化（左侧）在斟酌 ( t=4 ) 秒帧时，对具有疏导姿势的 ( t=0 ) 秒帧自满出蛮横的防卫力，阐发了牵挂检索的有用性。为了明晰起见，每个算作块都用当然讲话抒发（举例，" Z 轴 -6 厘米"）。由于空间终局，仅可视化了中间帧的腕部视角。

论文中给出了直不雅案例：

当机械臂膨胀不同的空间位移或姿态诊治算作时（如沿特定轴的厘米级挪动、夹爪开合），Ctrl-World 能生成与算作严格对应的预演轨迹，即使是微弱的算作差异（如几厘米的位移变化），也能被准确分离和模拟。

定量 ablation 本质自满，若移除"帧级算作要求"，模子的 PSNR 会从 23.56 降至 21.20，LPIPS（感知相似度，数值越低越好）从 0.091 升至 0.109，证明该想象是精确范围的中枢。

第三，姿态要求牵挂检索：给永劫模拟"装褂讪器"，20 秒永劫预演不漂移

永劫预演的"时序漂移"，骨子是模子"健忘历史现象"。

Ctrl-World 引入"姿态要求牵挂检索机制"，通过两个环节要领搞定：

脱落牵挂采样：从历史轨迹中以固定步长（如 1-2 秒）采样 k 帧（论文中 k=7），幸免高下浓妆艳裹长导致的想象职守；

姿态锚定检索：将采样帧的机械臂姿态信息镶嵌视觉 token，在斟酌新帧时，模子会自动检索"与面前姿态相似的历史帧"，以历史现象校准面前斟酌，幸免漂移。

注：上图展示的是 Ctrl-World 的一致性。由于腕部录像头的视线在单一轨迹中会发生显赫变化，应用多视角信息和牵挂检索关于生成一致的腕部视角斟酌至关紧迫。绿色框中杰出自满的斟酌是从其他录像头视角忖度出来的，而红色框中的斟酌则是从牵挂中检索获得的。

论文本质自满，该机制能让 Ctrl-World 褂讪生成 20 秒以上的连贯轨迹，时序一致性观点 FVD（视频帧距离，数值越低越好）仅 97.4，远低于 WPE（156.4）和 IRASim（138.1）。

ablation 实考据明，若移除牵挂模块，模子的 FVD 会从 97.4 升至 105.5，PSNR 从 23.56 降至 23.06，考据了牵挂机制对永劫一致性的环节作用。

本质考据：从"诬捏评估"到"计策普及"的全进程实效

团队在 DROID 机器东谈主平台（含 Panda 机械臂、1 个腕部相机 +2 个第三方相机）上开展三轮本质测试，从生成质料、评估准确性、计策优化三个维度全面考据 CTRL-WORLD 的性能：

生成质料：多观点碾压传统模子

在 10 秒长轨迹生成测试中（256 个随即编订，15 步 / 秒算作输入），CTRL-WORLD 在中枢观点上全面超越基线模子（WPE、IRASim）：

PSNR：23.56（WPE 为 20.33，IRASim 为 21.36），诬捏画面与确凿场景的像素相似度普及 15%-16%；

SSIM：0.828（WPE 为 0.772，IRASim 为 0.774），物体体式、位置关连的结构一致性显赫增强；

LPIPS：0.091（WPE 为 0.131，IRASim 为 0.117），从东谈主类视觉感知看，诬捏与确凿画面险些难以分离；

FVD：97.4（WPE 为 156.4，IRASim 为 138.1），时序连贯性普及 29%-38%。

更环节的是，面对考试中未见过的相机布局（如新增顶部视角），CTRL-WORLD 能零样本适配，生成连贯多视角轨迹，证明其场景泛化才调。

计策评估：诬捏打分与确凿清晰高度对王人

论文终局自满：

诬捏预演的"辅导扈从率"与确凿全国的有关连数达 0.87（拟合公式 y=0.87x-0.04）。

诬捏"任务顺利率"与确凿全国的有关连数达 0.81（y=0.81x-0.11）。

这意味着，究诘者无需启动确凿机器东谈主，仅通过 Ctrl-World 的诬捏预演，就能准确判断计策真实凿性能，将计策评估周期从"周级"裁汰至"小时级"。

计策优化：400 条诬捏轨迹罢了 44.7% 性能飞跃

Ctrl-World 的终极价值在于用诬捏数据改良确凿计策。

团队以 π ₀ . ₅为基础计策，按以下要领进行优化（对应论文 Algorithm1）：

诬捏探索：在 Ctrl-World 中，通过"辅导重述"（如将"铁心套进盒子"改为"提起布料放入盒子"）和"运转现象随即重置"，生成 400 条生分任务的预演轨迹；

筛选高质料数据：由东谈主类标注员筛选出 25-50 条"顺利轨迹"（如准确折叠指定标的的毛巾、抓取异形物体）；

监督微调：用这些诬捏顺利轨迹微调 π ₀ . ₅计策。

论文给出的细分任务改良数据极具劝服力：

空间理除名务：识别"左上角物体"、"右下角物体"等辅导的顺利率，从平均 28.75% 升至 87.5%；

体式理除名务：分离"大 / 小红块"、"大 / 小绿块"的顺利率，从 43.74% 升至 91.25%；

毛巾折叠（指定标的）：按"独揽折叠"、"右左折叠"等辅导膨胀的顺利率，从 57.5% 升至 80%；

新物体任务：抓取"手套"、"订书机"等未见过物体的顺利率，从 25% 升至 75%。

概述所有生分场景，π ₀ . ₅的任务顺利率从 38.7% 飙升至 83.4%，平均普及 44.7% ——更环节的是，通盘过程未浮滥任何确凿物理资源，资本仅为传统民众数据要领的 1/20。

究诘与翌日：让"思象"更靠近确凿物理法律解释

尽管后果显赫，团队也坦言 CTRL-WORLD 仍有改良空间：

率先，复杂物理场景适配不及。

在"液体倾倒""高速碰撞"等任务中，诬捏模拟与确凿物理法律解释的偏差，主要因模子对重力、摩擦力的建模精度不及。

其次，运转不雅测敏锐性高。

若第一帧画面狡赖（如光照过暗），后续推演缺陷会快速积累。

翌日，团队沟通从两方面破裂——

一方面将视频生成与强化学习衔尾，让机器东谈主在诬捏全国自主探索最优计策；

另一方面扩大考试数据集（面前基于 DROID），加入"厨房油污环境"、"户外光照变化"等复杂场景数据，普及模子对极点环境的适配才调。

总的来说，此前机器东谈主学习依赖"确凿交互 - 数据汇集 - 模子考试"的轮回，骨子是用物理资源换性能；而 CTRL-WORLD 构建了"诬捏预演 - 评估 - 优化 - 确凿部署"的新闭环，让机器东谈主能通过"思象"高效迭代。

该后果的价值不仅限于本质室。

对工业场景而言，它可质问机械臂调试资本（单条出产线调试周期从 1 周缩至 1 天）。

对家庭劳动机器东谈主而言，它能快速适配"操作异形水杯""整理不章程衣物"等个性化任务。

跟着视频扩散模子对物理法律解释建模的进一步精确，翌日的 CTRL-WORLD 有望成为机器东谈主"通用考试平台"，鼓励东谈主形机器东谈主更快走向绽放全国。

论文地址：

https://arxiv.org/pdf/2510.10125

GitHub 衔接：

https://github.com/Robert-gyj/Ctrl-World

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