机器人 / 具身智能

ContactGuard: Pre-Contact Execution Monitoring with Action-Conditioned Latent World Models

ContactGuard：基于动作条件潜世界模型的接触前执行监控器

Gehan Zheng, Matthew Johnson-Roberson, Weiming Zhi

机构 * College of Connected Computing, Vanderbilt University（范德堡大学连接计算学院） ； School of Computer Science, The University of Sydney（悉尼大学计算机学院） ； Australian Centre for Robotics, The University of Sydney（悉尼大学澳大利亚机器人中心） 纠错

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

AI总结 ContactGuard是基于动作条件潜世界模型的接触前执行监控器，通过预测接触前动作的潜态后果判断是否失败，能准确预测接触型操纵任务失败，可迁移至真实机器人且无需修改底层策略。

Comments 14 pages, 5 figures, 8 tables

A Unifying Perspective on Causal World Models: From Observations to Representations to Structure

因果世界模型的统一视角：从观测到表征再到结构

Avinash Kori, Fabrizio Russo

机构 * Imperial College London（帝国理工学院） 纠错

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

AI总结 本文从因果视角研究不同抽象层级的世界模型，提出因果世界模型的形式定义，关联相关领域工作并阐明其组件可从数据恢复的条件，为世界模型奠定支持因果推理与决策的基础。

Intervention-Aware Clinical World Model for Post-Op Outcome Forecasting in Cardiology

面向心脏病术后结局预测的干预感知临床世界模型

Yunsung Chung, Yingshuo Liu, Abboud F. Hassan, Han Feng, Mary M. Maleckar, Nassir Marrouche, Jihun Hamm

机构 * Tulane University（杜兰大学） ； Simula Research Laboratory（Simula研究实验室） 纠错

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

AI总结 本研究针对心脏病术后结局预测的不规则轨迹问题，提出干预感知临床世界模型，在DECAAF-II数据集上实现心房颤动消融后复发预测及疤痕范围估计的良好性能。

Comments Medical World Models (MWM) Workshop at MICCAI 2026

The Objective Is the Bottleneck: Latent World Models Encode What Their Planners Cannot Use

目标是瓶颈：潜在世界模型编码了其规划器无法使用的内容

Joyjeet Singh

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

AI总结 该研究发现潜在世界模型的规划瓶颈在于规划器目标而非预测器，通过替换目标无需额外训练即可大幅提升长视野规划性能，揭示模型编码了规划器未利用的可达性信息。

Comments Follow-up to arXiv:2608.10145. All experiments run on a laptop CPU; no model was trained or fine-tuned. Code, checkpoints and every measurement: github.com/joyjeet-singh/tinylab

PlayWorld: Benchmarking World Models with Agent Players over Long-Horizon Objectives

PlayWorld：基于智能体玩家的长程目标世界模型基准测试

Kaixin Ding, Xi Chen, Minghong Cai, Zhiyuan Xu, Yiyang Wang, Yuxiang Lu, Junyi Li, Shuyang Chen, Yuan Gao, Xin Tao, Pengfei Wan, Hengshuang Zhao

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

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

AI总结 该研究针对现有世界模型跨模型公平比较的难题，推出含171个场景的PlayWorld基准，通过多模态智能体玩家从多维度评估9种先进世界模型，发现其长程交互式目标表现仍不可靠。

Comments project page: https://kxding.github.io/project/PlayWorld/

Diagnosing JEPA World Models with Action-Conditioned Predictive Consistency

用动作条件预测一致性诊断JEPA世界模型

Guo An, Zijing Wu, Honghua Dong, Yuhao Yan, Zixuan Gui, Haochong Chen, Shanzhao Ruan, Xiang Wang, Yurong Ling, Qi Tian

机构 * Huawei（华为） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东省人工智能与数字经济实验室（深圳）） 纠错

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

AI总结 本研究针对JEPAs世界模型易受视觉扰动影响的问题，提出动作条件预测一致性（ACPC）诊断方法，定义IR与SR指标，经四视觉控制任务实验验证其可预测扰动带来的预测及代价变化。

Scaling Automatic Research Agents via World Models

通过世界模型扩展自动研究智能体

Xiyuan Yang, Sheikh Sarwar, Jingru Cheng, Zhan Shi, Duanshun Li, Huiyuan Chen, Haiyang Zhang, Chenlei Guo, Jingrui He, Zhenyu Liao

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Amazon（亚马逊公司） 纠错

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

AI总结 针对自动研究智能体扩展时的训练瓶颈，提出WMRL方法，结合两种缓解措施提升收敛性，训练加速3-4倍且性能优于更大规模智能体，还可迁移至多类任务。

Model Discovery Agent: LLM-assisted Bayesian experiment design for data-efficient discovery of mechanistic world models

模型发现智能体：用于数据高效发现机制世界模型的大语言模型辅助贝叶斯实验设计

Kevin Murphy

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

AI总结 该研究提出模型发现智能体（MDA），结合LLM与贝叶斯机制，在少量干预下发现机制世界模型，在三类基准上实现数据高效模型学习与可靠干预预测的SOTA性能。

Comments v3: further improve app A (algorithm pseudocode), add new app G (further related work) - (main text unchanged)

AlayaWorld: Interactive Long-Horizon World Modeling - Full Technical Report (v1.1)

AlayaWorld：交互式长时世界建模——完整技术报告（v1.1）

AlayaWorld Team, Kaipeng Zhang, Chuanhao Li, Yifan Zhan, Yongtao Ge, Yuanyang Yin, Jiaming Tan, Kang He, Liaoyuan Fan, Mingliang Zhai, Ruicong Liu, Xiaojie Xu, Xuangeng Chu, Zhen Li, Zhengyuan Lin, Zhixiang Wang, Zian Meng, Zihui Gao

机构 * Alaya Lab（Alaya实验室） 纠错

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

AI总结 本报告改进AlayaWorld，通过调整条件信号设计等六项修改优化交互式长时世界建模，保留原有架构等核心部分。

Comments Authors are listed alphabetically by the first name and their role. See the contribution section for details

Semantic Radiance Fields as Simulators for Spatial Reasoning in Real-World Scenes

语义辐射场作为真实场景空间推理的模拟器

Nico Heider, Michał Jan Włodarczyk, Katarzyna Wasielewska-Michniewska, Przemysław Hołda, Martin Schieck, Marcin Paprzycki, Maria Ganzha, Bogdan Franczyk

机构 * Leipzig University（莱比锡大学） ； Systems Research Institute Polish Academy of Sciences（波兰科学院系统研究所） ； Wrocław University of Economics（弗罗茨瓦夫经济大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出用语义辐射场（SRF）构建兼具几何真实性与语义可查询性的真实场景模拟器，用于训练评估具身智能体的空间推理能力，还将其应用于果园苹果采摘任务。

Comments Accepted at the IJCAI 2026 Workshop on Spatio-Temporal Reasoning and Learning (STRL), oral presentation

FUSE: Active Functional Affordance Grounding through Adaptive Semantic-Geometric Evidence Acquisition

FUSE：通过自适应语义-几何证据获取实现主动功能可供性接地

Zhou Chen, Sathyanarayanan N. Aakur

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

AI总结 该研究提出主动功能可供性接地任务，构建FUSE框架结合不确定性驱动探索与摊销规划器，基于Habitat基准验证其在非神示接地中性能最优且计算量降低1.33倍。

Comments Under review. 15 Pages. 9 tables, 3 Figures

Alaya-EVOKE: From Linear-Scaling Supervision to Endless World

Alaya-EVOKE：从线性缩放监督到无尽世界

Yuanyang Yin, Gongxuan Wang, Yifan Zhan, Chuanhao Li, Kaipeng Zhang, Feng Zhao

机构 * MoE Key Lab of BIPC（BIPC教育部重点实验室） ； USTC（中国科学技术大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Alaya Lab（Alaya实验室） 纠错

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

AI总结 Alaya-EVOKE将持久世界状态外部化并重新设计教师模型，解决交互式世界模型的冲突需求，在WBench等基准上实现最优性能，支持开放式长时序生成。