机器人 / 具身智能

Auto-JEPA: A Latent World Model of Continuous Intent for End-to-End Autonomous Driving

Auto-JEPA：面向端到端自动驾驶的连续意图隐式世界模型

Jiwei Yang, Zhengxian Chen, Chaosheng Huang, Jun Li

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

AI总结 Auto-JEPA是面向端到端自动驾驶的连续意图隐式世界模型，通过联合嵌入预测学习未来驾驶意图，无需密集未来世界建模，在NAVSIM数据集上取得优异规划性能，可聚焦规划相关视觉特征。

What Can Latent World Models Know? Physical Parameter Identifiability in Multimodal Predictive Representations

隐式世界模型能知晓什么？多模态预测表示中的物理参数可识别性

Kaizhen Tan, Xin Xu, Siru Tao, Yixiao Li, Hanzhe Hong, Yang Feng, Heqing Du

机构 * New York University（纽约大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 该研究通过可控实验揭示，隐式世界模型的目标函数结构决定其获取的物理参数，输入与预测目标分别限制和决定可获知的物理量，额外数据仅优化已获取的参数。

DreamQAS: Learning a Decision-Useful World Model for VQE-Efficient Quantum Architecture Search

DreamQAS：面向VQE高效量子架构搜索的决策有用世界模型学习

Jiayang Niu, Yan Wang, Jie Li, Ke Deng, Azadeh Alavi, Muhammad Usman, Yongli Ren

机构 * School of Computing Technologies, RMIT University（RMIT大学计算技术学院） ； Quantum Systems, Data61, CSIRO（澳大利亚联邦科学与工业研究组织数据61分部量子系统部） 纠错

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

AI总结 该研究提出DreamQAS模型，以基于模型的强化学习框架实现VQE高效量子架构搜索，在多个分子任务上降低了真实VQE调用次数并提升了反事实动作排名效用。

Comments 26 pages, 4 figures, including appendices

ActionParty: Multi-Subject Action Binding in Generative Video Games

ActionParty：生成视频游戏中的多主体动作绑定

Alexander Pondaven, Ziyi Wu, Igor Gilitschenski, Philip Torr, Sergey Tulyakov, Fabio Pizzati, Aliaksandr Siarohin

机构 * Snap Research（Snap研究院） ； University of Oxford（牛津大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； MBZUAI（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(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出ActionParty，一种可控制多主体的生成视频游戏世界模型，通过引入主体状态标记和空间偏置机制，提升动作关联准确性与身份一致性。

Comments ECCV 2026 - Project page: https://action-party.github.io/

WorldDiT: A Unified Diffusion Architecture for World and Action Modeling

WorldDiT：用于世界和动作建模的统一扩散架构

Sen Wang, R. Gnana Praveen, Bidhan Roy, Marcos Villagra

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

AI总结 研究提出WorldDiT统一扩散架构，结合动作生成与视觉世界建模，不依赖大型预训练VLM动作主干，在四个LIBERO模拟套件中表现出色，处于帕累托前沿，为未来扩展研究提供了低于十亿参数的基线。

Comments 9 pages, 4 figures

Physics from Video: Identifiability of Time-Invariant Second-Order ODEs under Minimal Trajectory Conditions

来自视频的物理：最小轨迹条件下时不变二阶ODE的可辨识性

Yuanyuan Wang, Wenjie Wang, Kun Zhang, Mingming Gong

机构 * 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(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 研究从原始像素中辨识连续时间物理定律的结构可辨识性，证明在最小轨迹条件下，编码器-仅管道可唯一恢复二阶线性ODE参数，并引入方差底正则化器稳定无解码器目标。

Comments Accepted at ICML 2026. Updated to the camera-ready version; main results unchanged

Teaching Video Generators to Remember: Eliciting Dynamic Memory for Out-of-Sight State Evolution

教会视频生成器记忆：为不可见状态演化引出动态记忆

Tianshuo Xu, Yichen Xie, Depu Meng, Chensheng Peng, Quentin Herau, Bo Jiang, Yihan Hu, Wei Zhan

机构 * Applied Intuition（应用直觉） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 针对视频生成模型在观测中断时状态冻结的问题，提出ReMind框架，通过面向记忆的数据构建、事件感知训练和缓存适配，利用KV缓存机制实现动态记忆，在STEVO-Bench和恢复任务上取得最佳成绩。

Shall We Play a Game? Language Models for Open-ended Wargames

我们要玩一场游戏吗？用于开放式兵棋推演的语言模型

Glenn Matlin, Isaac Song, Yixiong Hao, Parv Mahajan, Evan Montoya, Ryan Bard, Stuart R. Topp, Anthony Wen-Ming Zang, Mohammed Rehan Parwani, Soham Shetty, Mark Riedl

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

AI总结 该研究通过对223篇相关论文的范围综述，明确了兵棋推演中语言模型的控制角色现状，指出需关注模型对行动与后果的控制程度以保障模拟保真度。

Comments 49 pages (9-page body), 3 figures. Published at the Social Sim'26 Workshop at COLM 2026 (non-archival)