具身影片可能動作自然卻未完成指令，也可能完成任務但違反物理規律。RoboJudge 以 Multimodal Language Models (MLLMs) 評審生成影片，分開衡量 Physical Adherence (PA，物理遵循) 與 Instruction Alignment (IA，指令符合度)。
這有助機械人及具身世界模型團隊分辨動作可信度和任務完成度。RoboJudge-Bench 收錄 800 段人工標註影片，涵蓋 8 個語料來源、10 個影片生成器，以及夾爪、人手與靈巧手。
RoboJudge-Train 收錄 12,000 段影片及 25,000 筆人工評分與理由；RoboJudge-9B 經監督學習及強化學習訓練。Pearson 相關係數在 PA 為 0.645、IA 為 0.775、整體為 0.719，較測試中的最佳專有基線高 0.089；相關性不代表每次判斷都正確。
GitHub 提供推理和基準評估程式，並連結模型與資料集。README 列出依賴安裝及執行流程，但沒有硬件需求資料，採用前宜先確認設備能否負擔模型載入與影片處理。
- PA 檢視影片是否符合物理與時間約束。
- IA 檢視影片動作是否符合指令。
- 基準可用於比較評分，不能取代人工核對。