机器人 / 具身智能

WestWorld: A Knowledge-Encoded Scalable Trajectory World Model for Diverse Robotic Systems

WestWorld: 一种知识编码的可扩展轨迹世界模型用于多样化机器人系统

Yuchen Wang, Jiangtao Kong, Sizhe Wei, Xiaochang Li, Haohong Lin, Hongjue Zhao, Tianyi Zhou, Lu Gan, Huajie Shao

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 本文提出WestWorld，一种知识编码的可扩展轨迹世界模型，用于多样化机器人系统，通过引入系统感知的混合专家（Sys-MoE）和结构嵌入来提升可扩展性和零样本泛化能力，实现了在多种机器人环境中的高效轨迹预测和控制。

Comments ICML 2026 spotlight

DeformMaster: An Interactive Physics-Neural World Model for Deformable Objects from Videos

DeformMaster: 一个用于从视频中生成变形物体交互物理-神经世界模型

Can Li, Zhoujian Li, Ren Li, Jie Gu, Lei Lei, Jingmin Chen, Lei Sun

机构 * Nankai University（南开大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Rightly Robotics, A4X（Rightly Robotics，A4X） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出DeformMaster，一种基于视频的交互物理-神经世界模型，能够从真实交互视频中生成变形物体的统一动态-外观框架，通过保留结构化的物理推演并利用神经残差补偿未建模效应，实现高保真4D外观生成，实验表明其在动态预测和外观渲染方面优于现有方法。

Comments Project page: https://can-lee.github.io/deformmaster-web/

Q-ARVD: Quantizing Autoregressive Video Diffusion Models

Q-ARVD: 对自回归视频扩散模型进行量化

Siao Tang, Xinyin Ma, Gongfan Fang, Xingyi Yang, Xinchao Wang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 本文针对自回归视频扩散模型（ARVD）的量化问题，提出了一种新的框架Q-ARVD，解决了帧间量化敏感度不平衡和权重中异质性异常模式的问题，从而提高了模型效率。

Comments Code: https://github.com/tsa18/Q-ARVD