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在数字化时代，视觉信息对知识传递与决策支持的重要性日益凸显。然而，传统检索增强型生成（RAG）方法面临挑战：文本基础的模式难以处理视觉数据，而现有视觉RAG方法因流程固定，限制了模型推理能力的发挥。为解决这些问题，需探索更灵活的视觉信息处理方式，以提升模型效能。

本研究介绍了一种创新的运动控制框架，该框架利用构建的世界模型处理视觉信息并辅助决策，特别适用于四足机器人的运动控制。此算法由ByteDance Research开发，在性能上达到了当前最佳水平（SOTA），在四足机器人运动控制领域显示出显著效果。通过这一框架，四足机器人能够更精准地应对复杂环境，提升了运动效率与稳定性。