清华与新加坡国立大学提出 ParallelWorld，用多步预演提升具身智能体规划成功率

清华大学和新加坡国立大学研究者提出 ParallelWorld，在具身智能体的高层规划中加入多步预演，把任务成功率从 56% 提升至 83%。系统从当前状态展开多条候选行动路径，比较未来观察与任务进展，只执行选中轨迹的第一个动作，再依据新观察重新规划。在 LIBERO-Pro 的八种设置中，该方法均超过直接基线，但自适应搜索的平均总耗时约为直接执行的 5.8 倍。