机器人 / 具身智能

One Model for All Tasks: Leveraging Efficient World Models in Multi-Task Planning

一个模型用于所有任务：利用高效的world models进行多任务规划

Yuan Pu, Yazhe Niu, Jia Tang, Junyu Xiong, Shuai Hu, Hongsheng Li

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong MMLab（香港中文大学 MMLab） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Novosibirsk State University（新西伯利亚州立大学） ； Centre for Perceptual and Interactive Intelligence（感知与交互智能中心） 纠错

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

AI总结 ScaleZero通过混合专家架构和动态参数扩展策略，实现单一模型在多任务规划中的高效性能。

Comments 55 pages, 20 figures. Accepted as a conference paper at ICLR 2026

Hierarchical Latent Action Model

层次化潜在动作模型

Hanjung Kim, Lerrel Pinto, Seon Joo Kim

机构 * Yonsei University（延世大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(abstract,comments)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 HiLAM通过建模长期时间信息，从无动作视频中发现高层次潜在技能，提升了动态技能发现的鲁棒性。

Comments ICLR 2026 Workshop - 2nd Workshop on World Models: Understanding, Modelling and Scaling