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论文提出EvolvingNav，一个面向具身智能体的预测性4D信念框架，用于在不断演化的环境中追踪目标、在检查时刻预测其位置，并在可见性受限时修正信念；同时提出EvoWorld-Bench基准，涵盖54个场景和803,680个任务，模拟实验与真实机器人实验均表明该方法提升了导航成功率。