核心秘密藏在Force-Guided Tactile World Model里。它用腕部力传感器当"先知"，比如拧灯泡时手腕刚感受到阻力，模型就提前告诉手指"要加把劲"。整个流程分两步走：TacForceWM先把双指触觉压缩成精简数据包，再用高频腕部力预测触觉变化；接着Cross-Attention机制生成动作策略，像老中医把脉似的动态调整视觉与触觉权重——接触密集时靠触觉微操，远离接触时用视觉导航。这种设计让模型能20Hz实时响应，比人类眨眼速度还快一丢丢。
实测现场相当能打。在擦花瓶、插管子、锁灯泡这些高难度任务里，成功率冲到近80%，比纯视觉模型高出30%。遇到突然晃动更显本事——高度扰动下90%成功率，角度和姿态偏移时也有85%。最绝的是灯泡任务里，模型提前200毫秒就捕捉到接触变化，就像乒乓球运动员预判球路。现在机械臂不仅能拧螺丝，说不定很快就能帮修手表、装芯片，那些需要"毫米级手感"的活儿终于有救了。
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