机器人 / 具身智能

dWorldEval: Scalable Robotic Policy Evaluation via Discrete Diffusion World Model

dWorldEval: 通过离散扩散世界模型实现可扩展的机器人策略评估

Yaxuan Li, Zhongyi Zhou, Yefei Chen, Yaokai Xue, Yichen Zhu

机构 * University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 本文提出dWorldEval，利用离散扩散世界模型统一处理多模态信息，通过单个Transformer网络实现去噪，并引入稀疏关键帧记忆和进度令牌，提升机器人策略评估的可扩展性。

Lifting Unlabeled Internet-level Data for 3D Scene Understanding

提升互联网级未标记数据用于3D场景理解

Yixin Chen, Yaowei Zhang, Huangyue Yu, Junchao He, Yan Wang, Jiangyong Huang, Hongyu Shen, Junfeng Ni, Shaofei Wang, Baoxiong Jia, Song-Chun Zhu, Siyuan Huang

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，BIGAI） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Peking University（北京大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文通过设计数据引擎利用互联网未标记视频生成训练数据，提升3D场景理解模型性能，验证了在不同感知粒度任务中的有效性。

Comments CVPR 2026. Project page: https://sv-pp.github.io/

Beyond Patient Invariance: Learning Cardiac Dynamics via Action-Conditioned JEPAs

超越患者不变性：通过动作条件化JEPAs学习心脏动力学

Jose Geraldo Fernandes, Luiz Facury, Pedro Robles Dutenhefner, Wagner Meira

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Universidade Federal de Minas Gerais（巴西联邦大学矿务格里斯矿大学） ； Belo Horizonte, Brazil（巴西伯洛霍内） 纠错

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

AI总结 本文提出动作条件化世界模型，通过学习疾病进展动力学，区分稳定解剖特征与动态病理力量，提升心电图关键分诊任务的性能。