机器人 / 具身智能

Walk through Paintings: Egocentric World Models from Internet Priors

穿越绘画：来自互联网先验的自我中心世界模型

Anurag Bagchi, Zhipeng Bao, Homanga Bharadhwaj, Yu-Xiong Wang, Pavel Tokmakov, Martial Hebert

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Toyota Research Institute（丰田研究机构） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；manipulation(abstract,abstract_cn)；navigation(abstract)；robotic(abstract)

AI总结 EgoWM通过利用互联网先验和轻量级条件层，将预训练视频扩散模型转换为自我中心世界模型，实现可控的未来预测，提升结构一致性评分并降低推理延迟。

Learning Implicit Causal World Models from Multi-Agent Demonstrations

从多智能体演示中学习隐式因果世界模型

Jasorsi Ghosh

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

AI总结 该研究针对多智能体系统中世界模型因相关性与因果机制混淆导致分布偏移下失效的问题，提出隐式因果世界模型，经评估在协调任务上表现出可解释因果表示且精度随干预强度提升。

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Mental World Modeling

心理世界建模

Hao Fei, Yiran Zhao

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)

AI总结 该研究提出将心理变量作为核心组件的MWM框架，实例化为MENTIS基线，实验证明显式建模心理状态对预测人类决策至关重要，推动世界建模从物理场景模拟转向心智模拟。

Comments project website: https://mental-world.github.io/

StatePlay: State-Aware Game World Models for Mechanics-Consistent Generation

StatePlay：用于机制一致性生成的状态感知游戏世界模型

Zijun Lin, Zeqing Wang, Cheston Tan, Bihan Wen, Yeying Jin

机构 * Tencent（腾讯） 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StatePlay，一种状态感知游戏世界模型，采用混合Transformer架构联合预测视觉内容与游戏状态，经实验验证可提升游戏生成的机制保真度。

Comments Project Page: https://jimntu.github.io/stateplay_page/

CalTwin: Towards Calibrated, Shift-Robust Medical World Models via Fisher-Information Regularisation

CalTwin：基于Fisher信息正则化的校准、分布偏移鲁棒医学世界模型研究

Behraj Khan, Shabir Ahmad, Syed Ahmad Chan Bukhari, Tahir Qasim Syed

机构 * Institute of Business Administration Karachi（卡拉奇商业管理学院） ； Gachon University（嘉泉大学） ； St. John’s University（圣约翰大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出CalTwin方法，结合Fisher信息偏移惩罚与置信度失配惩罚，应用于GRU医学世界模型，在PhysioNet脓毒症挑战赛上显著降低了分布外隐状态预测误差，同时改善了置信度校准。

ActSWM: Action-Sensitive World Models for Long-Horizon Planning in Open-World Games

ActSWM：面向开放世界游戏长视界规划的动作敏感型世界模型

Zhenfeng Gan, ZiTong Zeng, Jiajun Cheng, Yeke Song, Yongyi Tang, Xueqian Wang

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

AI总结 针对开放世界游戏长视界规划的上下文崩塌问题，提出动作敏感型世界模型ActSWM，通过约束隐式回滚保留动作依赖差异，提升了任务成功率与动作恢复能力。

Comments 10 pages, 5 figures

Temporal-Distance JEPA: Plan-Aware Representation Learning for Latent World Model Predictive Control

时间距离联合嵌入预测架构：用于潜在世界模型预测控制的计划感知表示学习

Jiaxin Bai, Jiaxuan Xiong

机构 * Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） 纠错

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

AI总结 研究提出时间距离联合嵌入预测架构（TD-JEPA），保留LeWM编码器-预测器主干，从无奖励轨迹挖掘有向时间成本。该方法缩小JEPA世界模型规划器训练-规划差距，在多个环境中表现优于LeWM及其他基线，通过挖掘成本提升成功率和分数。

Large Emotional World Model

大规模情感世界模型

Changhao Song, Yazhou Zhang, Hui Gao, Chang Yang, Peng Zhang

机构 * College of Intelligence and Computing, Tianjin University（智能与计算学院，天津大学） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)

AI总结 本文提出大规模情感世界模型，通过构建情感-原因-方式数据集，整合情感因素以提升对情感驱动社会行为的预测能力。

Mitigating Compounding Error via Video Representation Regularization

通过视频表示正则化缓解复合误差

Taiye Chen, Qi Zhang, Yisen Wang

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 针对视频扩散世界模型自回归生成的复合误差问题，研究发现其与表示维度崩溃相关，提出视频表示正则化方法，在VBench指标上显著优于Diffusion Forcing，提升了长视频生成的鲁棒性。

From Passive Video to Editable Experience: Physically Grounded Experience Synthesis for Embodied Intelligence

从被动视频到可编辑体验：具身智能的物理基础体验合成

Jia Luo

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

AI总结 针对具身AI的数据瓶颈，提出Pegasus低资源框架，通过结构化知识传递将人类操作视频转化为机器人可学习数据，经多基准与机器人评估验证其跨具身翻译及数据生成的有效性。

Explainable and Resource-Efficient Spatial Reasoning in Multimodal LLMs for Decision-Critical Applications

面向决策关键型应用的多模态大语言模型中可解释且资源高效的空间推理

Piyush Jain, Kousik Dasgupta, Rajarshi Roy, Subarna Tripathi

机构 * Heritage Institute of Technology（遗产技术学院） ； Kalyani Government Engineering College（卡利亚尼政府工程学院） ； IAIRO ； Intel Corporation（英特尔公司） 纠错

专题命中 具身推理 ：robotics(abstract)；embodied AI(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对多模态大语言模型空间判断不透明及细粒度空间理解不足的问题，提出无需训练的ByDeWay-V2框架，结合YOLO-World-L注入空间谓词，在多个基准上显著提升空间推理性能，适配资源受限场景。

Comments 14 pages

Neural Radiance Fields for the Real World: A Survey

神经辐射场用于现实世界：综述

Wenhui Xiao, Remi Chierchia, Rodrigo Santa Cruz, Xuesong Li, David Ahmedt-Aristizabal, Olivier Salvado, Clinton Fookes, Leo Lebrat

机构 * Queensland University of Technology（昆士兰理工大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了神经辐射场在现实世界中的应用，总结了其在3D场景重建、计算机视觉和机器人技术中的影响，并探讨了当前研究的挑战与未来方向。

Comments Accepted to ACM Computing Surveys