机器人 / 具身智能

RISE: Self-Improving Robot Policy with Compositional World Model

RISE：具有组合世界模型的自改进机器人策略

Jiazhi Yang, Kunyang Lin, Jinwei Li, Wencong Zhang, Tianwei Lin, Longyan Wu, Zhizhong Su, Hao Zhao, Ya-Qin Zhang, Li Chen, Ping Luo, Xiangyu Yue, Hongyang Li

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Kinetix AI ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Horizon Robotics ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；robot policy(title)；manipulation(abstract)；robotic(abstract)

AI总结 本文提出RISE框架，通过组合世界模型提升机器人策略鲁棒性，在动态砖块排序、背包打包和箱盖闭合任务中分别取得+35%、+45%和+35%的性能提升。

Comments RSS 2026. Project page: https://opendrivelab.com/RISE/

NeuroHex: A Brain-Inspired Hex Coordinate System to Enable Highly Computationally-Efficient World Models for Continuous Online-Adaptive Learning

NeuroHex：一种脑启发的六边形坐标系统，用于构建高效计算的世界模型以支持连续在线自适应学习

Quinn Jacobson, Joe Luo, Jingfei Xu, Shanmuga Venkatachalam, Kevin Wang, Dingchao Rong, John Paul Shen

机构 * NeuroAI Computer Architecture Lab (NCAL)（神经人工智能计算机架构实验室） 纠错

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

AI总结 NeuroHex通过六边形坐标系统实现高效世界模型，利用环索引和量化角编码等方法，降低计算成本并支持空间匹配，同时提供OSM2Hex工具将地图数据转换为该坐标系统，提升自主系统空间推理效率。

Comments This is an expanded version of the paper titled "NeuroHex: Highly Efficient Hex Coordinate System for Creating World Models to Enable Adaptive AI" published in the proceedings of the 2026 Neuro Inspired Computational Elements (NICE) [1] conference. This is an archival version of the paper and is currently under review for an ACM journal publication

ProDrive: Proactive Planning for Autonomous Driving via Ego-Environment Co-Evolution

ProDrive：通过自我环境共演实现自动驾驶的前瞻性规划

Chuyao Fu, Shengzhe Gan, Zhuoli Ouyang, Yuhan Rui, Xiaowei Chi, Sirui Han, Jiankun Wang, Hong Zhang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 ProDrive通过自我环境共演实现自动驾驶前瞻性规划，结合查询导向的轨迹规划器和鸟瞰图世界模型，提升安全性和规划效率。

Comments Accepted to CVPR 2026 GigaBrain Challenge Workshop