机器人 / 具身智能

WM-DAgger: Enabling Efficient Data Aggregation for Imitation Learning with World Models

WM-DAgger: 通过世界模型实现模仿学习中的高效数据聚合

Anlan Yu, Zaishu Chen, Peili Song, Zhiqing Hong, Haotian Wang, Desheng Zhang, Tian He, Yi Ding, Daqing Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； JD Logistics（京东物流） ； Nankai University（南开大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； Institut Polytechnique de Paris（巴黎综合理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出WM-DAgger框架，利用世界模型合成OOD恢复数据，无需人工干预，提升机器人模仿学习效率，实验表明在少样本下显著提高任务成功率。

RoboStereo: Dual-Tower 4D Embodied World Models for Unified Policy Optimization

RoboStereo: 双塔4D具身世界模型用于统一策略优化

Ruicheng Zhang, Guangyu Chen, Zunnan Xu, Zihao Liu, Zhizhou Zhong, Mingyang Zhang, Jun Zhou, Xiu Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； X Square Robot ； HKUST（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出RoboStereo，通过双塔4D具身世界模型实现统一策略优化，解决几何幻觉和缺乏统一优化框架的问题，实验显示在细粒度操作任务中平均相对提升超过97%。

OOWM: Structuring Embodied Reasoning and Planning via Object-Oriented Programmatic World Modeling

OOWM: 通过面向对象的程序化世界建模结构化具身推理与规划

Hongyu Chen, Liang Lin, Guangrun Wang

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Guangdong Key Laboratory of Big Data Analysis and Processing（广东省大数据分析与处理重点实验室） ； X-Era AI Lab（X-Era AI实验室） 纠错

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

AI总结 OOWM通过软件工程形式化方法构建具身推理框架，利用UML类图和活动图实现环境状态与控制策略的显式建模，结合监督微调与分组相对策略优化提升规划效果。

Grounded World Model for Semantically Generalizable Planning

基于语义泛化的世界模型用于规划

Quanyi Li, Lan Feng, Haonan Zhang, Wuyang Li, Letian Wang, Alexandre Alahi, Harold Soh

机构 * Independent（独立） ； EPFL（瑞士联邦理工学院洛桑） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； NUS（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于视觉-语言对齐潜在空间的世界模型，用于改进视觉-运动模型控制，实现更广泛的语义泛化能力。

Zero-shot World Models Are Developmentally Efficient Learners

零 shot 世界模型是发展性高效学习者

Khai Loong Aw, Klemen Kotar, Wanhee Lee, Seungwoo Kim, Khaled Jedoui, Rahul Venkatesh, Lilian Naing Chen, Michael C. Frank, Daniel L. K. Yamins

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

AI总结 本文提出零 shot 视觉世界模型（ZWM），基于稀疏时间因子预测器、零 shot 估计和推理组合，展示了其在单个儿童第一人称经验中快速生成多物理理解基准能力，复现儿童发展行为特征，为高效灵活学习提供蓝图。

From Topology to Trajectory: LLM-Driven World Models For Supply Chain Resilience

从拓扑到轨迹：LLM驱动的世界模型用于供应链韧性

Jia Luo

机构 * Huazhong University and Science and Technology（华中科技大学） 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ReflectiChain框架，通过生成世界模型和回顾代理强化学习，提升供应链韧性，实验显示在极端场景下性能提升显著。

Do LLMs Build Spatial World Models? Evidence from Grid-World Maze Tasks

大型语言模型构建空间世界模型了吗？基于网格世界迷宫任务的证据

Weijiang Li, Yilin Zhu, Rajarshi Das, Parijat Dube

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； MQube Cognition（MQube认知实验室） 纠错

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

AI总结 本文通过迷宫任务评估LLM的空间理解能力，发现其空间推理依赖于表示形式而非任务类型，表明LLM缺乏稳健的空间世界模型。

Toward World Models for Epidemiology

迈向流行病学的世界模型

Zeeshan Memon, Yiqi Su, Christo Kurisummoottil Thomas, Walid Saad, Liang Zhao, Naren Ramakrishnan

机构 * Department of Computer Science, Emory University（埃默里大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学计算机科学系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Worcester Polytechnic Institute（伍斯特理工学院电气与计算机工程系） ； Bradley Department of Electrical and Computer Engineering, Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学布拉德利电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出流行病学世界模型的概念框架，探讨其在政策相关推理中的必要性，通过案例研究展示显式世界建模对处理流行病决策中的挑战的重要性。

Matrix-Game 3.0: Real-Time and Streaming Interactive World Model with Long-Horizon Memory

矩阵游戏3.0：具有长时程记忆的实时和流式交互世界模型

Zile Wang, Zexiang Liu, Jiaxing Li, Kaichen Huang, Baixin Xu, Fei Kang, Mengyin An, Peiyu Wang, Biao Jiang, Yichen Wei, Yidan Xietian, Jiangbo Pei, Liang Hu, Boyi Jiang, Hua Xue, Zidong Wang, Haofeng Sun, Wei Li, Wanli Ouyang, Xianglong He, Yang Liu, Yangguang Li, Yahui Zhou

机构 * Skywork AI（天工AI） 纠错

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

AI总结 矩阵游戏3.0通过改进数据、模型和推理方法，实现了720p实时长视频生成，支持长时程时空一致性，提升了生成效率和质量。

Comments Project page: https://matrix-game-v3.github.io/

GameplayQA: A Benchmarking Framework for Decision-Dense POV-Synced Multi-Video Understanding of 3D Virtual Agents

GameplayQA: 一种用于3D虚拟代理多视频理解的决策密集型视角同步评估框架

Yunzhe Wang, Runhui Xu, Kexin Zheng, Tianyi Zhang, Jayavibhav Niranjan Kogundi, Soham Hans, Volkan Ustun

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 GameplayQA通过密集标注多玩家3D游戏视频，构建了2.4K诊断QA对，评估代理感知与推理能力，揭示了前沿MLLM在时间同步、跨视频定位及决策密度处理上的不足。

Comments Accepted to the Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026)

Learning 3D Representations for Spatial Intelligence from Unposed Multi-View Images

从未标注的多视角图像中学习3D表示以提升空间智能

Bo Zhou, Qiuxia Lai, Zeren Sun, Xiangbo Shu, Yazhou Yao, Wenguan Wang

机构 * Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Communication University of China（中国传媒大学） 纠错

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

AI总结 本文提出UniSplat框架，通过双掩码策略、高斯溅射策略和姿态条件重校准机制，解决未标注多视角图像中3D表示学习的几何诱导弱、外观细节不足和几何语义不一致问题，实现鲁棒且通用的3D表示。

Comments CVPR 2026