研究表明，语言模型在动态任务中采用“关联算法”和“奇偶关联算法”进行状态变化预测，而非逐步跟踪。实验结果显示，这些模型能够有效聚合信息并进行合理推测，从而提升预测能力，为语言模型的改进提供了新思路。

IKER框架通过整合视觉-语言模型（VLMs），提高机器人在动态环境中执行复杂任务的精确性和效率，支持实时观察和自然语言指令，具备动态任务指定和错误恢复功能，广泛应用于工业自动化和服务机器人领域。