论文提出未来状态条件化视觉语言导航（FSC-VLN），在训练阶段利用专家轨迹中未来Δ步的图像监督，将未来视觉信息蒸馏进策略状态；部署时仍只需历史与当前观测，仅增加两个可学习前缀标记。在R2R val-unseen上，相比StreamVLN风格基线，模型提升SR、OSR和SPL，且长轨迹收益更明显。
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