机器人 / 具身智能

SANA-WM: Efficient Minute-Scale World Modeling with Hybrid Linear Diffusion Transformer

SANA-WM：高效分钟级世界建模的混合线性扩散变换器

Haoyi Zhu, Haozhe Liu, Yuyang Zhao, Tian Ye, Junsong Chen, Jincheng Yu, Tong He, Song Han, Enze Xie

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 SANA-WM通过混合线性注意力、双分支相机控制等设计，实现高效分钟级视频生成，提升效率与视觉质量。

Comments https://nvlabs.github.io/Sana/WM/

EponaV2: Driving World Model with Comprehensive Future Reasoning

EponaV2：通过全面的未来推理驱动世界模型

Jiawei Xu, Zhizhou Zhong, Zhijian Shu, Mingkai Jia, Mingxiao Li, Jia-Wang Bian, Qian Zhang, Kaicheng Zhang, Jin Xie, Jian Yang, Wei Yin

机构 * PCA Lab, VCIP, College of Computer Science, Nankai University（PCA实验室、VCIP、计算机科学学院、南开大学） ； Horizon Robotics ； HKUST（香港科技大学） ； NJUPT（南京工程大学） ； NTU（国立台湾大学） ； Anyverse ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（智能科学与技术学院、南京大学） 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EponaV2，一种新的驾驶世界模型范式，通过全面的未来推理实现高质量规划。模型通过预测更全面的未来表示，结合3D和语义模态，提升环境理解与现实推理能力，从而改进轨迹规划。

HERO: Hierarchical Extrapolation and Refresh for Efficient World Models

HERO：高效世界模型的分层外推与刷新

Quanjian Song, Xinyu Wang, Donghao Zhou, Jingyu Lin, Cunjian Chen, Yue Ma

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

AI总结 HERO通过分层策略提升世界模型推理效率，采用补丁刷新和线性外推技术，在保持质量的同时实现1.73倍加速。

Comments 12 pages in total

Enhanced and Efficient Reasoning in Large Learning Models

增强和高效的大型学习模型推理

Leslie G. Valiant

机构 * John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences（约翰·A·保罗森工程与应用科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种高效且基于原理的推理方法，用于改进大型语言模型，通过预处理和机器学习流程提升推理能力，实现更稳健的逻辑推理。

IFPV: An Integrated Multi-Agent Framework for Generative Operational Planning and High-Fidelity Plan Verification

IFPV：一种用于生成性操作规划和高保真计划验证的集成多智能体框架

Zhigao Huang, Zhengqing Hu, Dong Chen, Shaohan Zhang, Zhao Jin, Bo Zhang, Han Wu, Mingliang Xu

机构 * School of Computer and Artificial Intelligence, Zhengzhou University（郑州大学计算机与人工智能学院） ； Engineering Research Center of Intelligent Swarm Systems, Ministry of Education（教育部智能群体系统工程研究中心） ； National Supercomputing Center in Zhengzhou（郑州国家超算中心） ； Henan Research Center for Large Model Technology（河南省大模型技术与新质软件工程研究中心） 纠错

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

AI总结 IFPV通过多视角分层智能体和对抗认知仿真引擎，提升复杂战场环境下的规划准确性和验证严格性，实验显示其在任务成功率和运营成本上有显著提升。

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