机器人 / 具身智能

The Rank-One Corner: How Much Value Equivalence Does a Task Need from a World Model?

一阶角：任务从世界模型中需要多少价值等价性？

Donna Vakalis

机构 * Mila – Quebec AI Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） 纠错

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

AI总结 研究任务从世界模型中所需的价值等价性，通过在DreamerV3堆栈上测量发现，潜在因素代表的闭包由训练目标维度决定，价值等价具维度性，单奖励目标是其一阶角，模型安装的任务结构与预测目标相关。

Comments 22 pages, 14 figures

Event-Centric World Modeling with Memory-Augmented Retrieval for Embodied Decision-Making

基于记忆增强检索的事件中心世界建模用于具身决策

Zhaowen Fan, Rongchao Zhang, Yunxiang Han

机构 * Zhaowen Fan（Fan 研究院） ； Rongchao Zhang（Zhang 实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出一种事件中心世界建模框架，通过记忆增强检索实现具身决策，结合语义事件和先前经验进行决策，提升动态环境的结构抽象与可解释性。

Comments 12 pages, 9 figures, 4 tables, currently under review

Thinking Ahead: Foresight Intelligence in MLLMs and World Model

提前思考：多模态语言模型和世界模型中的预见智能

Zhantao Gong, Liaoyuan Fan, Qing Guo, Xun Xu, Xulei Yang, Shijie Li

机构 * College of Software, Nankai University, China（南开大学软件学院） ； The University of Hong Kong, China（香港大学） ； NKIARI, Shenzhen Futian, China（NKIARI，深圳福田，中国） ； AAIS & VCIP, Nankai University, China（AAIS与VCIP，南开大学，中国） ； A*STAR Institute of Advanced Intelligence and Computing, Singapore（新加坡A*STAR先进智能与计算研究所） 纠错

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

AI总结 研究定义预见智能，引入FSU-QA数据集，对视觉语言模型在预见任务中全面研究，发现当前模型不足。该数据集可评估世界模型，增强预见推理，微调小模型能超大型先进模型，为开发下一代模型提供基础，还验证了评估协议。

Comments Accepted by ECCV 2026

Grounding Spatial Relations in a Compact World Model: Instruction Leakage and a Goal-Free Dynamics Fix

在紧凑世界模型中建立空间关系：指令泄漏与无目标动力学修复

Yufeng Wang, Lu Wei, Haibin Ling

机构 * Stony Brook University（纽约州立大学石溪分校） ； Westlake University（西湖大学） 纠错

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

AI总结 研究以语言目标为条件的紧凑世界模型中空间关系建立问题，发现指令泄漏陷阱，提出将目标排除在动力学外并监督读取路径的修复方法，适用于相关世界模型，提升关系基础的准确性。

Validate the Dream Before You Trust Its Verdict: Admissibility for World-Model Simulators

在信任世界模型模拟器的裁决之前先验证其可靠性：世界模型模拟器的可接受性

Christian Oefinger, Finn Rasmus Schäfer, Korbinian Moller, Mattia Piccinini, Johannes Betz

机构 * Autonomous Vehicle Systems Lab（自主车辆系统实验室） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

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

AI总结 研究世界模型模拟器裁决的可靠性问题，基于安全关键模拟的可信度实践定义可接受性阶梯，通过自动驾驶实例验证，指出视觉保真度不能预测行动稳健性，为世界模型模拟器的评估提供了新框架。

Comments Accepted at RSS 2026 Workshop on Robot World Models

Infinite Worlds with Versatile Interactions

具有通用交互的无限世界

Zelin Gao, Qiuyu Wang, Jiapeng Zhu, Jingye Chen, Zichen Liu, Qingyan Bai, Jiahao Wang, Yufeng Yuan, Hanlin Wang, Yichong Lu, Ka Leong Cheng, Haojie Zhang, Jian Gao, Tianrui Feng, Yuzheng Liu, Yao Yao, Yinghao Xu, Xing Zhu, Yujun Shen, Hao Ouyang

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

AI总结 介绍LingBot-World 2.0的升级，包括通过因果预训练实现无界交互、提炼实时变体保证快速响应，引入多样交互元素，集成智能控制并开发共享界面，还将主模型与轻量级模型配对便于单GPU部署。

Comments Project page: https://technology.robbyant.com/lingbot-world-v2 Code: https://github.com/robbyant/lingbot-world-v2

Agent-Exploitation Affordances: From Basic to Complex Representation Patterns

智能体-利用可供性：从基本到复杂的表示模式

Bastien Dussard, Aurélie Clodic, Guillaume Sarthou

机构 * LAAS-CNRS, Université de Toulouse, CNRS, Toulouse, France（LAAS-CNRS、图卢兹大学、CNRS、图卢兹、法国） 纠错

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

AI总结 研究社会机器人领域中智能体的合作可供性概念，提出易于处理的本体表示，通过组合基本模式描绘多样场景，展现此表示的有效性，助力人工智能体理解与环境交互及拓展行动可能。

Journal ref International Conference on Social Robotics (16th Edition), Oct 2024, Odense, Denmark. pp.443-455