机器人 / 具身智能

Causal World Modeling for Robot Control

机器人控制中的因果世界建模

Lin Li, Qihang Zhang, Yiming Luo, Shuai Yang, Ruilin Wang, Fei Han, Mingrui Yu, Zelin Gao, Nan Xue, Xing Zhu, Yujun Shen, Yinghao Xu

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

AI总结 本文提出LingBot-VA框架，通过视频世界建模与视觉语言预训练结合，实现机器人学习的新基础。模型包含共享潜在空间、闭环回滚机制和异步推理流程，提升了长周期操作和数据效率。

Comments Project page: https://technology.robbyant.com/lingbot-va Code: https://github.com/robbyant/lingbot-va

WorldCache: Content-Aware Caching for Accelerated Video World Models

WorldCache: 用于加速视频世界模型的内容感知缓存

Umair Nawaz, Ahmed Heakl, Ufaq Khan, Abdelrahman Shaker, Salman Khan, Fahad Shahbaz Khan

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence, UAE（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学，阿联酋） 纠错

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

AI总结 WorldCache通过引入运动自适应阈值、显著性加权漂移估计和最优近似方法，实现动态场景下的高效特征重用，提升推理速度并保持高质量。

Comments 33 Pages

Latent Policy Steering with Embodiment-Agnostic Pretrained World Models

基于世界模型的潜在策略引导

Yiqi Wang, Mrinal Verghese, Jeff Schneider

机构 * Robotics Institute, School of Computer Science, Carnegie Mellon University（机器人研究所、计算机科学学院、卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文通过预训练世界模型和优化价值函数，提升低数据场景下的视觉运动策略性能，采用光流作为动作表示，实现跨体素的策略优化，实验显示在机器人任务中性能提升显著。

What Do World Models Learn in RL? Probing Latent Representations in Learned Environment Simulators

世界模型在强化学习中学习了什么？在学习的环境模拟器中探测潜在表示

Xinyu Zhang

机构 * Anyscale 纠错

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

AI总结 研究通过线性与非线性探针、因果干预和注意力分析，探讨了IRIS和DIAMOND两种架构的世界模型对游戏状态的内部表示，发现其具有近似线性的结构化表示。

Comments 5 pages, 3 figures, 1 table

Journal ref ICLR 2026 the 2nd Workshop on World Models: Understanding, Modelling and Scaling

CounterScene: Counterfactual Causal Reasoning in Generative World Models for Safety-Critical Closed-Loop Evaluation

CounterScene: 生成世界模型中的反事实因果推理用于安全关键闭环评估

Bowen Jing, Ruiyang Hao, Weitao Zhou, Haibao Yu

机构 * Tuojing Intelligence（途京智能） ； King's College London（伦敦大学国王学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 CounterScene通过结构化反事实推理生成安全关键驾驶场景，通过因果对抗代理识别和冲突感知交互世界模型，提升长周期碰撞率并保持轨迹真实性。

Comments 28 pages, 7 figures

From Part to Whole: 3D Generative World Model with an Adaptive Structural Hierarchy

从部分到整体：具有自适应结构层次的3D生成世界模型

Bi'an Du, Daizong Liu, Pufan Li, Wei Hu

机构 * Wangxuan Institute of \ Technology, Peking University Beijing, China ； Institute for Math \& AI, Wuhan University Wuhan, China 纠错

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

AI总结 本文提出了一种自适应部分-整体层次的3D生成世界模型，通过直接从图像令牌推断出软且组合性的掩码，自主发现潜在结构槽，实现跨类别的形状共享和去噪。

Comments Accepted to ICME 2026

ARYA: A Physics-Constrained Composable & Deterministic World Model Architecture

ARYA：一种受物理约束的可组合且确定性世界模型架构

Seth Dobrin, Lukasz Chmiel

机构 * ARYA Labs（ARYA实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出ARYA，一种基于五项原则的可组合、受物理约束且确定性世界模型架构，通过层级系统实现高效能与计算效率的平衡，展示其在六个基准测试中的卓越表现。

FluidWorld: Reaction-Diffusion Dynamics as a Predictive Substrate for World Models

FluidWorld: 反应-扩散动力学作为世界模型的预测性基质

Fabien Polly

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 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FluidWorld，通过反应-扩散型偏微分方程实现世界模型预测，对比Transformer和ConvLSTM基线，展示PDE在参数效率和空间结构保留上的优势。

Comments 18 pages, 16 figures, 4 tables. Code available at https://github.com/infinition/FluidWorld/

Dreaming the Unseen: World Model-regularized Diffusion Policy for Out-of-Distribution Robustness

梦见未见：用于分布外鲁棒性的世界模型正则化扩散策略

Ziou Hu, Xiangtong Yao, Yuan Meng, Zhenshan Bing, Alois Knoll

机构 * School of Computation, Information and Technology, Technical University of Munich, Garching, Germany（慕尼黑技术大学计算与信息学院） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology（新型软件技术国家重点实验室） ； the School of Science and Technology, Nanjing University (Suzhou Campus), China（南京大学苏州校区科学技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出Dream Diffusion Policy，通过整合世界模型提升扩散策略在分布外扰动下的鲁棒性，实验显示其在MetaWorld和现实场景中表现优异。

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