在人工智能和机器人技术飞速发展的今天，语言引导的机器人操作（Language-guided robotic manipulation）已经成为一个备受关注的前沿领域。这一技术要求机器人能够理解并执行抽象的用户指令，以完成各种复杂的操作任务。然而，现有的模型在处理这一任务时，往往只是简单地拟合数据，而没有揭示指令与低级可执行动作之间的关系。这使得这些模型容易记住数据的表面模式，而不是获得可转移的知识，从而在动态环境变化时表现得非常脆弱。
为了解决这一问题，研究人员提出了一种名为PIVOT-R的新型世界模型，它专注于预测与任务相关的路点（waypoints）。PIVOT-R由两个主要部分组成：一个是路点感知世界模型（Waypoint-aware World Model，WAWM），另一个是轻量级的动作预测模块。WAWM负责解析原始动作并预测由原始动作驱动的路点，而动作预测模块则专注于解码低级动作。此外，研究人员还设计了一个异步分层执行器（Asynchronous Hierarchical Executor，AHE），它能够为模型的不同模块使用不同的执行频率，从而帮助模型减少计算冗余并提高执行效率。
在SeaWave基准测试中，PIVOT-R的表现超过了当前最先进的开源模型，平均相对改进达到了19.45%，涵盖了四个级别的指令任务。与同步执行的PIVOT-R相比，使用AHE的PIVOT-R的执行效率提高了28倍，而性能仅下降了2.9%。这些结果充分证明了PIVOT-R在提高机器人操作的性能和效率方面具有显著优势。
PIVOT-R的成功在于其对路点预测的专注。通过将重点放在与任务相关的路点上，PIVOT-R能够更准确地理解用户指令，并将其转化为可执行的低级动作。这种方式不仅提高了模型的鲁棒性，还使其能够更好地适应动态环境的变化。此外，AHE的使用也为PIVOT-R带来了显著的性能提升。通过为不同模块设置不同的执行频率，AHE能够有效地减少计算冗余，从而提高模型的执行效率。
然而，PIVOT-R也存在一些潜在的局限性。首先，尽管它在SeaWave基准测试中表现出色，但我们仍需要在更广泛的任务和环境中验证其性能。其次，PIVOT-R的路点预测方法可能不适用于所有类型的机器人操作任务。对于一些需要更精确控制或更复杂动作的任务，可能需要进一步改进或扩展PIVOT-R的方法。此外，虽然AHE的使用提高了PIVOT-R的执行效率，但我们仍需要评估其对模型性能的潜在影响，并探索其他可能的优化策略。
