机器人 / 具身智能

Learning Bilevel Policies over Symbolic World Models for Long-Horizon Planning

在符号世界模型上学习双层策略以实现长周期规划

Dillon Z. Chen, Till Hofmann, Toryn Q. Klassen, Sheila A. McIlraith

机构 * Vector Institute（向量研究所） ； University of Toronto（多伦多大学） ； LAAS-CNRS（Laas--cnrs） ； University of Toulouse（图卢兹大学） ； RWTH Aachen University（亚琛工业大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种结合低层模仿学习和高层符号抽象的双层策略，用于解决长周期规划问题，通过BISON系统在扩展的MetaWorld基准上验证了其在处理大量物体和长周期任务上的优越性。

Composition of Memory Experts for Diffusion World Models

记忆专家的组合用于扩散世界模型

Sebastian Stapf, Pablo Acuaviva Huertos, Aram Davtyan, Paolo Favaro

机构 * Computer Vision Group（计算机视觉组） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； University of Bern（伯恩大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于扩散的世界模型框架，通过组合专门化的记忆专家来解决记忆与效率之间的权衡问题，提升了时间一致性、过去观察的回忆和导航性能。

Journal ref Proceedings of the Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR), 2026

PanoWorld: A Generative Spatial World Model for Consistent Whole-House Panorama Synthesis

PanoWorld: 一种生成式空间世界模型，用于一致的整屋全景合成

Jinrang Jia, Zhenjia Li, Yijiang Hu, Yifeng Shi

机构 * Ke Holdings Inc.（凯控股有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出PanoWorld，一种生成式空间世界模型，通过自回归生成基于节点的360度全景图，实现一致的整屋全景合成，解决了纯2D生成器在视角变化时几何和材质重新想象的问题，以及单一3D生成在多房间尺度下的高成本和纹理丢失问题。

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PhyWorld: Physics-Faithful World Model for Video Generation

PhyWorld: 用于视频生成的物理忠实世界模型

Pu Zhao, Juyi Lin, Timothy Rupprecht, Arash Akbari, Chence Yang, Rahul Chowdhury, Elaheh Motamedi, Arman Akbari, Yumei He, Chen Wang, Geng Yuan, Weiwei Chen, Yanzhi Wang

机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； Tulane University（路易斯安那大学） ； EmbodyX 纠错

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

AI总结 本文提出PhyWorld，一种通过两阶段训练提升视频生成模型的物理忠实性，以改进世界模拟器的性能，从而更有效地支持物理AI系统。

HEAT: Heterogeneous End-to-End Autonomous Driving via Trajectory-Guided World Models

HEAT: 基于轨迹引导的世界模型实现异构端到端自动驾驶

Hoonhee Cho, Giwon Lee, Jae-Young Kang, Hyemin Yang, Heejun Park, Kuk-Jin Yoon

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于轨迹引导的学习方法，通过规划轨迹组织训练，使模型能够捕捉驾驶意图的领域不变表示，并结合预测未来潜在特征的世界模型，提高特征一致性并缓解领域偏见，从而在多个异构数据集上实现强性能。

Transformers Linearly Represent Highly Structured World Models

Transformer 通过线性方式表示高度结构化的世界模型

Roman Kniazev, Nathanaël Fijalkow

机构 * LaBRI, CNRS University of Bordeaux（LaBRI、CNRS 波尔多大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨了Transformer在训练过程中是否能构建任务的内部模型，并发现其内部表示结构与领域结构相匹配，通过Sudoku求解轨迹训练的Transformer展示了其内部计算机制和稀疏可解释的决策电路。

AffectVerse: Emotional World Models for Multimodal Affective Computing

AffectVerse: 多模态情感计算中的情感世界模型

Bo Zhao, Fanghua Ye, Yixin Ji, Sicheng Zhao, Xiaojiang Peng, Zitong YU

机构 * Great Bay University（大湾大学） ； Tencent（腾讯） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shenzhen Technology University（深圳技术大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出AffectVerse，一种基于Qwen2.5-Omni的多模态情感计算模型，通过引入情感世界模块实现短期潜在情感预测，利用未来预测作为自监督信号，提高了情感计算的准确性。

Learning Abstract World Models with a Group-Structured Latent Space

通过组结构潜在空间学习抽象世界模型

Thomas Delliaux, Nguyen-Khanh Vu, Vincent François-Lavet, Elise van der Pol, Emmanuel Rachelson

机构 * ISAE-SUPAERO ； ETH Zürich（瑞士联邦理工学院） ； Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学） ； Microsoft Research AI for Science（微软研究院人工智能科学部） 纠错

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

AI总结 该研究通过在低维表示流形上引入几何先验，改进了马尔可夫决策过程的抽象模型学习，从而提升有限数据下的泛化能力，并在具有旋转和翻译特征的环境中实现了更有效的强化学习任务学习。

Comments 20 pages, 18 figures

Sparse Mixture-of-Experts Routing in Visual Diffusion Transformers:Diagnosis, Boundary Calibration and Evolutionary Roadmap from Routing Collapse to Selective Deadlock

视觉扩散变换器中稀疏专家混合路由的稀疏性：从路由崩溃到选择性死锁的诊断、边界校准和进化路线图

Haiying Sha

机构 * Haiying Sha（海ying Sha） 纠错

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

AI总结 本文系统诊断了Token-Choice稀疏混合专家（MoE）在视频扩散变换器中的训练失败模式，通过分析超过6500万个标记的路由决策时间序列，提出了功能冗余假说，并总结了从视觉统一到世界模型的三步进化路线图。

Thick branes and fermion localization in five-dimensional $f(T,T_G)$ gravity

厚膜与费米子局域化在五维$f(T,T_G)$引力中

A. R. P. Moreira, F. M. Belchior, Shi-Hai Dong, E. N. Saridakis

专题命中 具身推理 ：world model(abstract)

AI总结 本文研究了五维$f(T,T_G)$修正Teleparallel引力中的厚膜配置，通过构造显式解，展示了$T_G$部分如何显著修改膜结构，并通过Yukawa耦合分析了费米子局域化，发现torsional Gauss-Bonnet项对有效势能和质量谱有重要影响。

Comments 16 pages and 8 figures