穿戴式 AI 助理不只要辨認眼前物件，還要理解人的要求、給出可執行的指引，並跟進行動後的變化。InteractiveWorld 是一套以人為中心的 3D 模擬器，用第一人稱視角呈現環境，讓助理與模擬人物多輪互動；同一個儲存庫亦提供 InteractiveBench，用來比較多模態大型語言模型（MLLM）在這類任務中的表現。
場景涵蓋 44 個 BEHAVIOR-1K 家居及活動空間。助理以對話提供建議，模擬人物則根據所見自行決定行動；研究者可用簡短指令描述抓取、開門、倒液體等操作，由模擬器處理移動、避障、操作物件及更新場景。世界狀態會延續到下一輪，因此助理要根據新視角調整回答，而非只生成一次性的文字答案。
InteractiveBench 收錄 120 個固定的多輪任務，分為六類，每類 20 個。評分會檢查場景中的狀態是否達成目標，而不是單憑回答文字判斷；基準亦提供評估流程、報告及影片。首頁資料提到曾以 12 個前沿 MLLM 進行評估，但所提供的內容沒有列出各模型分數，無法據此比較排名或判斷差距。
• 模擬器可用 Python API 開啟場景、執行動作、取得觀察結果及原生分數。
• 場景與人物行動涵蓋物件操作、室內移動及第一人稱畫面更新。
• 基準任務固定，適合研究團隊比較模型在多輪助理情境下的完成能力。
• 安裝指南列明資產準備與環境需求；執行需要處理 Isaac Sim 場景及相關資產，並非只呼叫一個輕量 API。
這個項目適合研究穿戴式助理、多模態模型及具身互動的團隊，尤其是需要可重複測試、以環境狀態核實結果的工作。模擬場景能補足純文字評測看不到的行動後果，但仍不能完全代表真實佩戴裝置時的感測誤差、人的習慣差異或實體操作風險；評測結果應視為模擬環境中的能力證據。