τ₀-VLA是一种分层机器人基础视觉语言动作模型，专注于解决长时序家庭机器人操作任务（如打扫、做饭等）。其核心创新是世界模型引导的测试时计算（TTC），使机器人能在执行前推演多条子任务分支并预判结果，显著提升任务成功率。系统分为高层规划策略和底层执行VLA策略两大模块，形成闭环。高层策略包含提案模型、世界模型、价值模型和反思模型，协同工作并基于可修正执行记忆跟踪任务进度。实验表明，在真实机器人任务