本文探讨了一种新方法，利用图像集合和大型语言模型预测物体的物理属性，无需注释，适用于开放世界中的对象。实验表明该方法在质量、摩擦和硬度等属性推理任务中有效。此外，研究还涉及机器人操控和物体测量，提出自监督标记和主动感知策略，以提高物理参数估计的准确性。

该研究提出了一种基于自监督标记和物理属性估计器的方法，用于帮助机器人制定高效的行动计划。该系统能够准确预测物理参数，并引入主动感知驱动策略（ASMP）以提高准确性。即使使用由固定在四足机器人行走地面上的相机采集的数据进行训练，该系统也能够在被无人机拍摄的顶部图像上工作。