在沒有任何先前知識的情況下，預測涉及全新物件或動作的狀態變化可以通過幾種方法來實現。首先，利用大型語言模型(LLM)的零樣本學習能力，模型可以根據語言描述推斷出物件的潛在屬性和行為。這意味著，即使模型未曾見過特定的物件或動作，它仍然可以根據語言提示進行合理的推斷。
其次，通過強化學習和模擬環境，模型可以在與環境互動的過程中學習物件的行為模式。這種方法允許模型在實際操作中探索和學習，從而獲得對新物件或動作的理解。通過不斷的試錯，模型能夠逐步建立對新物件狀態變化的預測能力。
此外，結合視覺信息和語言信息的多模態學習方法也能夠幫助模型在缺乏先前知識的情況下進行預測。通過分析視覺數據中的模式和特徵，模型可以推斷出物件的潛在狀態變化，並與語言描述進行對比，從而提高預測的準確性。