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本文介绍了GAVEL，这是一个使用图世界模型来验证和修复机器人任务长时域LLM规划的框架，显著提高了仿真中的成功率和效率。
NormAct是一个基准，用于评估具身规划代理在隐藏社会规范遵守方面的表现，结果显示最先进的多模态大语言模型（MLLMs）在目标达成率为67.3%时，规范遵守率仅为26.4%，并提出了NormPerceptor，将任务成功率从24.2%提升至46.7%。