视觉-语言-动作（VLA）模型存在一个长期困扰研究者的固有缺陷：在部署阶段，只要相机视角、安装位置或机器人本体发生细微变化，其性能就可能急剧下滑。过去常用的“上下文学习”方法往往只是将上下文作为示范来使用——让机器人观看人类完成一次任务，但模型并不真正理解整个系统是如何运作的。一旦环境发生变化，研究人员不得不重新采集数据、反复调整模型参数，既耗时又费力。 针对这一痛点，复旦大学邱锡鹏团队提出了一种创新方案——“上下文世界建模”（In-Context World Modeling，ICWM）。其核心思路十分简洁：在执行任务之前，先让机器人执行一段与任务无关的随机探测动作，然后将这段交互过程作为上下文输入模型，使其自行判断当前系统的配置。这样，后续的动作生成就不需要重新提供示范，也无需调整模型参数。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2606.26025 在仿真和真实机器人实验中，ICWM 的整体表现均显著优于现有方法。它仅需少量随机探测动作，就能够在零额外示范、零参数更新的条件下适应新环境，同时在跨视角和跨配置场景下展现出了更强的泛化能力。

ICWM 是如何设计的？

与传统 VLA 模型相比，ICWM 的核心变革在于：它先根据交互上下文推断当前系统配置，然后才生成后续动作。整个流程分为训练和推理两个阶段。 **训练阶段**：团队在每个任务样本之前拼接一段与任务无关的交互片段，作为上下文输入。模型通过观察交互带来的画面变化，推断当前系统的配置。值得关注的是，ICWM 并未单独构建一个独立的世界模型，而是直接利用 VLA 主干网络处理这段交互历史。这种设计既简化了整体架构，又能使信息直接服务于动作预测。 **推理阶段**：机器人并不立即执行任务，而是先进行一轮主动探测——记录动作前后的观测变化，形成所谓的“交互上下文”。随后，模型将当前的上下文、画面以及任务指令一并作为输入，判断下一步应如何行动。

图｜ICWM 的训练与推理流程概览。

实验结果

团队在跨视角、真实机器人以及多种分布外扰动场景下均进行了实验。结果表明，ICWM 借助交互上下文大幅增强了对新环境的适应能力，并且展现出向语义变化和机器人形态变化等场景扩展的潜力。

1. 仿真结果

在 LIBERO 仿真基准的跨视角实验中，ICWM 在已见视角和新视角下均优于基线方法。相比单纯依赖多视角训练的方法，它在已见视角下平均高出 8.1%，在新视角下平均高出 13.0%。即使直接将真实相机参数输入模型，其泛化表现依然不及 ICWM。在长时序任务中，ICWM 对累积误差的控制也更为出色。

图｜在 LIBERO 基准上，已见视角与未见视角的成功率（%）。

2. 真实机器人实验

在 UR5e 真实机器人平台上，ICWM 同样明显优于基线方法。团队采用了一套 12 相机的多视角系统进行评估，任务涵盖堆叠、抓取、拾取、放置等操作。标准 VLA 对视角变化极为敏感——从训练视角切换到测试视角后，平均成功率从 68% 骤降至 17%，而 ICWM 的表现则稳定得多。

图｜在 UR5e 平台上的真实世界评测。

定性结果同样引人注目：切换到新环境后，普通模型容易出现位置偏移、夹爪过早闭合等问题，而 ICWM 则基本保持稳定。

图｜定性对比。

3. 消融与分析

消融实验证实，ICWM 的性能提升确实源于交互上下文，而非简单的模式匹配。去除图像信息后，模型表现下降最为严重——平均成功率从 25.0% 降至 10.9%；去除动作信息或不提供交互上下文，模型表现也会下降。更有趣的是，如果输入一段错误的上下文，模型表现甚至比没有上下文时更差。对照实验还表明，模型必须经过专门训练才能利用交互上下文适应环境；否则，即便在测试时提供相同信息，性能也几乎为零。

图｜交互上下文消融实验。

从可视化结果来看，模型已经能够区分不同视角和配置：相同视角下的数据分布更加集中，不同视角之间的区分也更清晰。

图｜不同分布外（OOD）视角下的 Ψ(T) 的 t-SNE 可视化。

团队还发现，ICWM 的效果并不依赖于某一种特定的探测方式。无论是采用随机探测，还是仅沿 XY、Z 或旋转方向运动，ICWM 均稳定优于对照方法，成功率提升约 15% 到 27%。泛化实验也显示，ICWM 对机器人形态变化具有较强的适应性，在语义扰动场景下同样有一定提升。

图｜分布外（OOD）视角下，不同探测策略的成功率（%）。

图｜对语义场景变化和机器人形态变化的鲁棒性。

不足与未来方向

ICWM 虽然显著提升了 VLA 在新环境中的适应能力，但团队也指出了几个局限性。 首先是极端视角问题。在部分极端视角条件下，ICWM 的性能提升仍然有限。原因是这些视角往往伴随着更严重的遮挡，操作目标在执行过程中也更容易短暂移出相机视野。后续需要结合多视角感知、主动视角调整以及更强的遮挡建模能力来突破。 其次是语义扰动场景。目前 ICWM 在这类场景下的提升仍比较有限——训练数据中的场景语义和组合配置还不够丰富。如果能进一步扩充场景语义和组合配置更丰富的训练数据，ICWM 在语义扰动场景中的表现有望继续提升。 更多技术细节，详见原论文。