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InteractiveWorld 引入了首个可验证的仿真环境以及 InteractiveBench 基准测试，用于评估多模态大语言模型（MLLM）能否可靠地引导人类完成物理任务。研究发现，即使是 Claude Fable 5.1 这样的前沿模型，在长程引导与规划任务上的成功率最高也只有 20-25%。
InteractiveWorld 提出了首个用于人机闭环交互的可验证模拟环境，并配套发布 InteractiveBench 基准（含六大类 120 个多轮任务），用于评估 MLLM 引导人类完成物理任务的能力；实验显示 12 个前沿 MLLM 仍远未可靠，最强模型在长程任务上得分仅约 20-25%。
# PortSimEnv 发布详细实现细节 PortSimEnv 发布了详细的实现细节。这是一个**确定性强化学习环境**，用于泊位规划任务，基于巴塞罗那港 2024 年 **1,784 艘**集装箱船靠泊记录构建，并基于 **Scale AI** 的 **AgentEnv Framework** 构建。
Real2Gym是一个基于代理的Real2Sim2Real框架，它将人类和机器人的视频演示转化为交互式模拟训练场，使技能能够转移到物理机器人上，并且成功率优于基线。