CovNav：共形预测引导的自适应推理用于物体目标导航

该研究提出 CovNav，一个无需训练的框架，用共形预测（CP）决定具身智能体何时需要慢思考：本地 LLM 在快速模式下判断目标是否可能在已观测物体附近，CP 将 token 概率转为预测集，仅对模糊查询升级到慢速思维链推理。在 Gibson 和 HM3D 上，HM3D v1 与 v2 成功率分别超过最强零样本基线 0.8 和 1.7 个百分点，仅对 12.4% 的查询调用慢推理，并在较低延迟下保留常开思考的大部分收益；TurtleBot 4 真机实验进一步验证。