机器人 / 具身智能

Gamma-World: Generative Multi-Agent World Modeling Beyond Two Players

Gamma-World: 超越双玩家的生成式多智能体世界建模

Fangfu Liu, Kai He, Tianchang Shen, Tianshi Cao, Sanja Fidler, Yueqi Duan, Jun Gao, Igor Gilitschenski, Zian Wang, Xuanchi Ren

机构 * NVIDIA ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

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

AI总结 提出一种生成式多智能体世界模型，通过Simplex Rotary Agent Encoding实现智能体置换等价性，并采用Sparse Hub Attention降低跨智能体注意力成本，支持多玩家交互视频生成。

Comments Project Page: https://research.nvidia.com/labs/sil/projects/gamma-world

Hybrid Neural World Models

混合神经世界模型

Pranav Lakshmanan, Paras Chopra

机构 * Lossfunk 纠错

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

AI总结 提出混合神经世界模型，通过单网络连续视界条件训练直接预测未来状态，并利用误差图隐式捕捉不连续性，实现高效且可靠的物理动力学模拟。

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Affective Music Recommendation: A Rollout-Based World Model for Offline Preference Optimization

情感音乐推荐：基于展开世界模型的离线偏好优化

Audrey Chan, Aaron Labbé, Jacob Lavoie, Jordan Bannister, Arsène Fansi Tchango, Guillaume Lajoie, Laurent Charlin

机构 * LUCID Inc. Toronto Canada ； LUCID Inc. Montr\' e al Canada ； Mila --- Qu\' e bec AI Institute Montr\' e al Canada ； LUCID Inc. ； Mila --- Qu\' e bec AI Institute 纠错

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

AI总结 针对在线情感实验受伦理限制的问题，提出基于展开世界模型的情感音乐推荐系统AMRS，利用因果Transformer预测用户情感状态，并通过离线偏好优化提升推荐效果。

Do LLMs Build World Models From Text? A Multilingual Diagnostic of Spatial Reasoning

LLMs 是否从文本构建世界模型？多语言空间推理诊断

Zhikai Pan, Chih-Ting Liao, Chunrui Liu, Xi Xiao, Yitong Qiao, Chunlei Meng, Zhangquan Chen, Xin Cao

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Essential Energy ； University of Alabama at Birmingham（阿拉巴马大学伯明翰分校） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 通过多语言诊断基准 MentalMap 评估大语言模型的空间推理能力，发现所有模型在视角推理上存在普遍的性能瓶颈（L3 推理悬崖），表明该限制源于纯文本工作记忆约束而非特定架构。

Xiaomi Auto World Model: A Joint World Model Integrating Reconstruction and Generation for Autonomous Driving

小米自动驾驶世界模型：一个融合重建与生成的联合世界模型

Lijun Zhou, Hongcheng Luo, Zhenxin Zhu, Cheng Chi, Mingfei Tu, Kaixin Xiong, Lei Gong, Zhanqian Wu, Zehan Zhang, Fangzhen Li, Hao Li, Yingying Shen, Jiale He, Haohui Zhu, Shan Zhao, Kai Wang, Zhiwei Zhan, Yuechuan Pu, Kaiyuan Tan, Ruiling Yang, Xianqi Wang, Tianyi Yan, Jiawei Zhou, Lei Zhang, Jingyang Zhao, Xi Zhou, Chitian Sun, Chenming Wu, Jiong Deng, Hongwei Xie, Ming Lu, Kun Ma, Long Chen, Guang Chen, Hangjun Ye, Bing Wang, Haiyang Sun

机构 * Xiaomi（小米） 纠错

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

AI总结 提出一个统一技术系统，通过稀疏场景查询驱动的重建模块WorldRec和两阶段训练框架WorldGen，实现高保真3D场景表示与高质量因果视频生成，并联合优化以提升生成稳定性、跨帧一致性和视觉保真度。

Chreode: A Cell World Model for One-Step Temporal Dynamics and Perturbation Prediction

Chreode: 用于一步时间动态和扰动预测的细胞世界模型

Mufan Qiu, Genhui Zheng, Yinuo Xu, Ruichen Zhang, Ying Ding, Qi Long, Tianlong Chen

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 提出Chreode，一种基于结构化残差转移算子的单步细胞世界模型，通过预训练和微调实现发育轨迹与扰动预测的统一，在多个基准上取得性能提升。

Comments 25 pages, 3 figures, 14 tables. Submitted to NeurIPS 2026

Deconstructing Spatial Complexity: Hierarchical Decomposition for LLM Spatial Reasoning

解构空间复杂性：用于LLM空间推理的层次分解

Yi Wang, Haojie Lu, Zhaofan Zhang, Li Chen, Sihong Xie

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 提出一种层次任务分解方法，结合MCTS引导的组相对策略优化（M-GRPO），通过改进中间状态选择和规划能力，显著提升LLM在导航、规划和策略游戏等空间任务中的表现。

Comments 8 pages