提出统一多模态世界模型 Thinker-WM，用共享 Transformer 联合建模 RGB、深度与机器人动作，支持多种生成与策略推理功能，并在三个具身世界模型榜单排名第一。
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研究提出免训练智能体循环，让视觉语言模型用标记工具计数，并按儿童计数发展原则审计其串行视觉推理过程。
论文系统评测 GPT-6 Astra 的闭环机器人操控能力，发现语义推理与物理执行存在明显差距，并提出几何约束新基准 LIBERO-GeoMotion，零样本成功率仅 11.1%。
论文在HighwayEnv测试台上受控评估LLM驾驶智能体的经验记忆，发现已报告的增益主要来自预热池抽样，且未超过token匹配填充对照。