ParallelWorld：面向具身推理的测试时扩展框架

具身推理是具身智能具身智能Embodied AI让 AI 通过机器人身体感知并作用于真实世界，不只在屏幕里回答问题。◆ 小白科普 · 现身的基础能力，智能体需在物理环境中自主感知、推理和交互。现有主动推理方法通常不进行长期规划，而近期出现的测试时扩展框架也多采用短视的单步前瞻，难以解决复杂遮挡空间中的延迟反馈问题。针对这一局限，研究者提出ParallelWorld，一种多步前瞻的具身推理测试时扩展框架。该框架不采用贪婪单步尝试，而是让智能体在执行动作前并行模拟并评估多步未来轨迹。具体而言，ParallelWorld引入验证器引导的树搜索范式：从当前状态出发，分支为多条并行轨迹，并持续展开多步；每一步由验证器评估中间状态转换，动态剪除低效分支，优先高信息增益路径。

完成前瞻模拟后，智能体综合长程结果，选择最优动作序列，最终由回答智能体基于所选轨迹生成推理。在ESI-Bench上的实验表明，ParallelWorld显著提升了主动感知与推理性能。