机器人 / 具身智能

CWM: Contrastive World Models for Action Feasibility Learning in Embodied Agent Pipelines

CWM: 用于具身智能体流水线中动作可行性学习的对比世界模型

Chayan Banerjee

机构 * School of Electrical Engineering and Robotics, Queensland University of Technology（电气工程与机器人学学院，昆士兰理工大学） 纠错

专题命中 具身推理 ：embodied agent(title,abstract)；world model(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 CWM通过对比训练提升动作可行性评分，优于SFT方法，提升精度并增强安全性。

GigaBrain-0.5M*: a VLA That Learns From World Model-Based Reinforcement Learning

GigaBrain-0.5M*: 基于世界模型强化学习的VLA

GigaBrain Team, Boyuan Wang, Bohan Li, Chaojun Ni, Guan Huang, Guosheng Zhao, Hao Li, Jie Li, Jindi Lv, Jingyu Liu, Lv Feng, Mingming Yu, Peng Li, Qiuping Deng, Tianze Liu, Xinyu Zhou, Xinze Chen, Xiaofeng Wang, Yang Wang, Yifan Li, Yifei Nie, Yilong Li, Yukun Zhou, Yun Ye, Zhichao Liu, Zheng Zhu

机构 * GigaBrain Team（GigaBrain团队） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 GigaBrain-0.5M*通过基于世界模型的强化学习提升VLA模型的跨任务适应能力，实现复杂操作任务的可靠执行。

Comments https://gigabrain05m.github.io/

Sparse Imagination for Efficient Visual World Model Planning

稀疏想象用于高效的视觉世界模型规划

Junha Chun, Youngjoon Jeong, Taesup Kim

机构 * Graduate School of Data Science, Seoul National University（数据科学研究生院，首尔国立大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University（电气与计算机工程系，首尔国立大学） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV

AI总结 本文提出稀疏想象方法，通过减少标记处理数量提升视觉世界模型规划效率，同时保持高控制保真度。

Comments Accepted to ICLR 2026; Project Page: https://nikriz1.github.io/sparse_imagination/

Risk-Aware World Model Predictive Control for Generalizable End-to-End Autonomous Driving

面向风险的 world model 预测控制用于通用的端到端自动驾驶

Jiangxin Sun, Feng Xue, Teng Long, Chang Liu, Jian-Fang Hu, Wei-Shi Zheng, Nicu Sebe

机构 * University of Trento（特伦托大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV

AI总结 本文提出风险感知世界模型预测控制（RaWMPC）框架，通过鲁棒控制提升端到端自动驾驶在罕见场景下的决策可靠性与安全性。

The Trinity of Consistency as a Defining Principle for General World Models

一致性三元组作为一般世界模型的定义原则

Jingxuan Wei, Siyuan Li, Yuhang Xu, Zheng Sun, Junjie Jiang, Hexuan Jin, Caijun Jia, Honghao He, Xinglong Xu, Xi bai, Chang Yu, Yumou Liu, Junnan Zhu, Xuanhe Zhou, Jintao Chen, Xiaobin Hu, Shancheng Pang, Bihui Yu, Ran He, Zhen Lei, Stan Z. Li, Conghui He, Shuicheng Yan, Cheng Tan

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一致性三元组作为定义通用世界模型的原则，通过系统回顾多模态学习的演变，引入CoW-Bench基准测试，明确未来发展方向。

Comments 119 pages, 50 figures

K-Search: LLM Kernel Generation via Co-Evolving Intrinsic World Model

K-Search: 通过共进化内在世界模型生成LLM内核

Shiyi Cao, Ziming Mao, Joseph E. Gonzalez, Ion Stoica

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 K-Search通过共进化内在世界模型生成LLM内核，显著优于现有进化搜索方法，实现高效内核优化。

UniFuture: A 4D Driving World Model for Future Generation and Perception

UniFuture: 一个面向未来生成与感知的4D驾驶世界模型

Dingkang Liang, Dingyuan Zhang, Xin Zhou, Sifan Tu, Tianrui Feng, Xiaofan Li, Yumeng Zhang, Mingyang Du, Xiao Tan, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 UniFuture通过统一4D建模提升自动驾驶中的未来生成与几何感知能力。

Comments Accepted by ICRA 2026

Code World Models for Parameter Control in Evolutionary Algorithms

用于进化算法参数控制的代码世界模型

Camilo Chacón Sartori, Guillem Rodríguez Corominas

机构 * ICN2 -- Catalan Institute of Nanoscience ； Nanotechnology, Barcelona, Spain Artificial Intelligence Research Institute (IIIA-CSIC), Barcelona, Spain Universitat Polit\` e cnica de Catalunya (UPC), Barcelona, Spain 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出利用代码世界模型进行进化算法参数控制，通过模拟器实现高效突变强度选择，在多个基准测试中表现出色。

Solaris: Building a Multiplayer Video World Model in Minecraft

Solaris：在Minecraft中构建多玩家视频世界模型

Georgy Savva, Oscar Michel, Daohan Lu, Suppakit Waiwitlikhit, Timothy Meehan, Dhairya Mishra, Srivats Poddar, Jack Lu, Saining Xie

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Solaris通过多玩家数据系统和分阶段训练方法，在Minecraft中构建了能模拟多视角观测的视频世界模型，提升了多代理交互的建模能力。

Comments Project website: https://solaris-wm.github.io/