机器人 / 具身智能

DLWM: Dual Latent World Models enable Holistic Gaussian-centric Pre-training in Autonomous Driving

DLWM：双潜在世界模型实现自动驾驶中的整体高斯中心预训练

Yiyao Zhu, Ying Xue, Haiming Zhang, Guangfeng Jiang, Wending Zhou, Xu Yan, Jiantao Gao, Yingjie Cai, Bingbing Liu, Zhen Li, Shaojie Shen

机构 * HKUST（香港科技大学） ； CUHK-SZ（香港中文大学（深圳）） ； USTC（中国科学技术大学） ； Huawei Foundation Model Department（华为基础模型部门） 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DLWM，通过双潜在世界模型实现自动驾驶中的整体高斯中心预训练，提升3D占用感知、4D占用预测和运动规划性能。

Comments Accepted by CVPR 2026

Toward Physically Consistent Driving Video World Models under Challenging Trajectories

迈向在挑战性轨迹下物理一致的驾驶视频世界模型

Jiawei Zhou, Zhenxin Zhu, Lingyi Du, Linye Lyu, Lijun Zhou, Zhanqian Wu, Hongcheng Luo, Zhuotao Tian, Bing Wang, Guang Chen, Hangjun Ye, Haiyang Sun, Yu Li

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Xiaomi EV（小米电动汽车） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 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PhyGenesis，通过物理条件生成器和物理增强视频生成器，解决挑战性轨迹下视频生成的物理不一致问题，实验表明其在复杂轨迹上表现优异。

Object Affordance Recognition and Grounding via Multi-scale Cross-modal Representation Learning

基于多尺度跨模态表示学习的对象 affordance 识别与定位

Xinhang Wan, Dongqiang Gou, Xinwang Liu, En Zhu, Xuming He

机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

专题命中 具身推理 ：embodied AI(abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种新的方法，通过学习 affordance 意识的 3D 表示和分阶段推理策略，解决对象 affordance 定位与分类任务中的依赖关系建模问题，提升识别效果。

STAR: Mitigating Cascading Errors in Spatial Reasoning via Turn-point Alignment and Segment-level DPO

STAR：通过转弯点对齐和段级DPO缓解空间推理中的级联错误

Pukun Zhao, Longxiang Wang, Chen Chen, Peicheng Wang, Fanqing Zhou, Runze Li, Haojian Huang

机构 * Guangdong University of Finance and Economics（广东财经大学） ； Chongqing University（重庆大学） ； Westlake University（西湖大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 具身推理 ：navigation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出STAR框架，通过拓扑锚点解决复杂拓扑中的级联错误问题，引入RedMaze-23K数据集并采用段级DPO提升长距离导航的自我修正能力，实验表明其32B版本在开源模型中表现最优。

Comments 9 pages, 6 figures, 4 tables, Accepted by ICME 2026

Data-Model Co-Driven Continuous Channel Map Construction: A Perceptive Foundation for Embodied Intelligent Agents in 6G Networks

数据-模型协同驱动的连续信道图构建：6G网络中具身智能体的感知基础

Tianrun Qi, Cheng-Xiang Wang, Chen Huang, Junling Li, John S Thompson

专题命中 具身推理 ：world model(abstract)

AI总结 本文提出数据-模型协同框架，通过混合射线追踪与几何模型捕捉动态散射体，结合图神经网络实现实时空间插值，提升6G网络中具身智能体的信道感知精度与鲁棒性。