MAIA：基于多模态世界模型预判富接触操作中的交互异常

预印本摘要称，研究者提出多模态异常预判框架 MAIA，通过视觉-动作-力世界模型预测计划动作的物理反馈以提前识别富接触操作中的执行偏差。配合发布的 CRIA 真实世界数据集涵盖 18 项任务与 2852 条轨迹，MAIA 在已知和新任务上分别取得 0.765 与 0.710 的 bACC 评分，中位提前预警步数达 28.0 和 25.1 步。