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T2-Z 提出测试时优化环境潜变量，让机器人世界模型无需监督即可适应新环境。实验显示预测误差从15.20降至7.00，动作成功率从33.73%提升至72.96%，单次交互即可推断环境潜变量。
DreamTrue 是一种多视角、跨本体的机器人世界模型，通过反事实后训练和具身奖励模型，将交互缺陷率从 48.12% 降至 6.25%，在 AgiBot 平台实现最优动作跟随性能。
