T2-z: 机器人世界模型的环境隐变量测试时优化

Chenyuan Zhou等人提出T2-Z方法，通过测试时优化环境隐变量来增强机器人世界模型。该方法在7个模拟环境和4个真实机器人任务中，将物体预测误差从15.20降至7.00，动作成功率从33.73%提升至72.96%。T2-Z能够从单次测试交互轨迹中高效推断环境隐变量，捕捉多样化视觉场景中个体和复合因素的结构化表示。