机器人 / 具身智能

GaussianDWM++: Language-Grounded 3D Gaussian Driving World Model for Unified Scene Understanding, Editing, and Multi-Modal Generation

GaussianDWM++：用于统一场景理解、编辑与多模态生成的语言接地3D高斯驾驶世界模型

Tianchen Deng, Xuefeng Chen, Shuang Wu, Qu Chen, Jiajun Zhu, Bo Dai, Jianfei Yang, Hesheng Wang

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Chongqing Afari Intelligent Drive Co., Ltd.（重庆阿法瑞智能驾驶有限公司） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出GaussianDWM++，通过基础特征高斯分词器等模块构建统一框架，在多类驾驶任务中实现场景理解、编辑与多模态生成，性能达当前最优。

World-in-World: World Models in a Closed-Loop World

世界中的世界：闭环世界中的世界模型

Jiahan Zhang, Muqing Jiang, Nanru Dai, Taiming Lu, Arda Uzunoglu, Shunchi Zhang, Yana Wei, Jiahao Wang, Vishal M. Patel, Paul Pu Liang, Daniel Khashabi, Cheng Peng, Rama Chellappa, Tianmin Shu, Alan Yuille, Yilun Du, Jieneng Chen

机构 * JHU（约翰·霍普金斯大学） ； PKU（北京大学） ； Princeton（普林斯顿大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Harvard（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 研究人员推出首个具身场景闭环世界模型基准平台World-in-World，发现视觉质量不保障任务成功，后训练缩放比升级预训练视频生成器更有效，增加推理计算可提升闭环性能。

Comments ICLR 2026 Oral. Add acknowledgement in arxiv v2. Code is at this https URL (https://github.com/World-In-World/world-in-world)

Orbit-Planner: Towards Latent World Models for On-Orbit Obstacle Avoidance of Satellite Agents

Orbit-Planner：面向卫星智能体在轨避障的潜世界模型

Zhijian Li, Chao Ren, Peijin Wang, Xian Sun

机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空天信息创新研究院） ； School of Electronic, Electrical and Communication Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学电子电气与通信工程学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对卫星在轨避障问题，提出两阶段潜世界模型Orbit-Planner，结合动作条件动力学与物理探测器，在Isaac Sim闭环避障任务中获91.7%成功率，提升了动态场景适应性。

Comments 4 pages, 6 figures. Accepted to AP-GARSS 2026. Project page: this https URL (https://zhijianli2003.github.io/Orbit_Planner/)

Physiological World Models for Human State Transitions

面向人体状态转换的生理世界模型

Chongyang Zhang, Rendong Wang, Hao Zheng, Hanwen Zhang, Yang Liu, Xiaolong Wei, Bin Chong

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

AI总结 本文提出生理世界模型（PWM），引入人体状态转换标记，构建含六项基准任务的框架，用于建模人体生理状态响应现实因素的变化，助力个性化健康管理等场景。

Population-Scalable Multi-Agent World Modeling

支持种群规模扩展的多智能体世界建模

Renjie Zhao, Yuxiang Wu, Mingyu Zhang, Jiaxin Li, Sisi Li, Yimin Sheng, Tianxi Tan, Zhenkai Zhang, Jianyi Zhu, Yong-Lu Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 针对多智能体世界模型的种群可扩展性问题，提出无需重训练即可扩展至任意智能体数量的Khora模型，通过解耦世界状态演化与渲染实现跨视图一致性，验证了泛化性并构建了实时交互系统。

Comments Technical report. Project page: this https URL (https://rhos.ai/research/khora). Online demo: this https URL (https://ophilus.ai/khora)

CaliBench: Are the Stochastic Dynamics of Video World Models Physically Calibrated?

CaliBench：视频世界模型的随机动力学是否经过物理校准？

Jonathan Sadeghi, Jenny Seidenschwarz, Jesse Allardice, Sirish Srinivasan, Benjamin Graham, Jeffrey Hawke

机构 * Odyssey（奥德赛公司） 纠错

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

AI总结 CaliBench用于测试视频世界模型的物理校准，将性能分解为可评分性与校准度，发现多数场景-模型组合显著未校准，发布了mnTV指标用于模型对比。

Low-Rank Dynamics-Effective Latent Carriers for Counterfactual Rollout in Learned World Models

用于学习世界模型中反事实滚动的低秩动力学有效潜在载体

Yang Liu, Yuming Chen

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

AI总结 本文针对学习世界模型的反事实滚动问题，提出基于低秩动力学有效潜在载体的方法，在两物体碰撞环境中验证秩4修补块可实现稳定的12步自主反事实滚动，且效果可复现。

Evidence of Absence: Cross-Modal Abductive Risk Perception to Sustain World Models When Vision Fails

不存在的证据：当视觉失效时维持世界模型的跨模态溯因风险感知

Cong Xu, Ravi Sankar

机构 * University of South Florida（南佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出跨模态溯因风险感知方法，在视觉失效时通过声学线索维持世界模型，可提前1.7秒预警，虚警减少42%，校准良好，能在视觉退化下保持高危险感知度。

Comments 7 pages, 3 figures. Working draft prepared for journal submission

Multi-Agent Embodied Autonomous Driving (MAEAD): From V2X Information Exchange to Shared World Models

多智能体具身自动驾驶：从V2X信息交换到共享世界模型

Senkang Hu, Zhengru Fang, Yihang Tao, Zihan Fang, Yiqin Deng, Yuguang Fang

机构 * Lingnan University, Hong Kong（岭南大学（香港）） 纠错

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

AI总结 本文综述了从单车智能向多智能体具身系统转变的自动驾驶技术，通过共享世界模型实现感知共享、意图推断和协同规划，并指出了在仿真评估、实时安全保证等方面的研究空白。

SCOPE: Score-Isolated Agentic Optimization for Video World Models

SCOPE：用于视频世界模型的分数隔离智能体优化

Yuhua Jiang, Jiaming Wang, Qingbin Liu, Feifei Gao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 本研究针对视频世界模型推理时改进的评估难题，提出SCOPE框架，通过类型化状态更新与冻结策略实现可审计适应，在Physics-IQ基准上较冻结基线提升+14.24，同时揭示推理时更新的益处需原则性部署机制。

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

DrivingWorld: Constructing World Model for Autonomous Driving via Video GPT

DrivingWorld：通过视频GPT构建自动驾驶领域的世界模型

Xiaotao Hu, Mingkai Jia, Xiaoyang Guo, Qian Zhang, Xiao-xiao Long, Wei Yin

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

AI总结 本文提出名为DrivingWorld的自动驾驶GPT风格世界模型，通过时空融合等策略提升视频生成质量与时长，实现更优的可控未来视频生成效果。

DriveCache: Action-Aware Caching for Driving World Model Inference

DriveCache：面向驾驶世界模型推理的动作感知缓存

Jianchun Yang, Jian Liang, Xianda Guo, Pinhan Fu, Yanlun Peng, Conglang Zhang, Wenke Huang, Mang Ye

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

AI总结 针对扩散驾驶生成器吞吐量受限的问题，提出动作感知的DriveCache控制器，利用规划运动与动态规划优化缓存，提升保真度-效率权衡，代码将公开。

Comments 9 pages, 7 figures, 4 tables

A New Self-Dual Gravitational Instanton Solution on a Local Conformal Kählerian Manifold in a Brane World Model

一种在膜世界模型中局部共形凯勒流形上的新自对偶引力瞬子解

Reinoud Jan Slagter

专题命中 具身推理 ：world model(title)

AI总结 本文在共形膨胀子引力中找到了一种真空类克尔扭曲时空上的精确引力瞬子解，该解由一阶偏微分方程导出，与自对偶性相关，其奇点由五次多项式决定，拓扑为S^3×R/Z_2，并利用克莱因瓶上的对径边界条件描述了霍金粒子蒸发过程，最后揭示了与Janis-Newman-Winicour模型之间的联系。

Comments Version V4: final. pictures improved --- spelling improved --- comments welcome---73 pages---70 pictures

Generated Context versus Governed State: Functional Conditions for Accountable Longitudinal Clinical Reasoning

生成式上下文与受控状态：可问责纵向临床推理的功能条件

Augusto Bernardo Pissarra, Victor Lorena de Farias Souza

机构 * MyndwareMed（迈恩德韦尔医疗） 纠错

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

AI总结 本文区分生成式上下文与受控状态，定义可问责临床AI的审计标准与信息要求，提出六级成熟度框架，将当前LLM临床实践定位于高能力低成熟度，为可问责临床AI提供概念与审计工具。

SCALE: State-Calibrated Latent Embeddings for JEPA Planning in the Right Geometry

SCALE：用于正确几何空间中JEPA规划的状态校准潜在嵌入

Jiaming Hu, Yan Zheng, Tian Wang

机构 * Boston University（波士顿大学） ； Unity Technologies（Unity科技公司） 纠错

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

AI总结 该研究提出SCALE正则化器，为LeWM表示校准几何属性，在多任务、多求解器和多计算预算下均提升规划性能，证明规划依赖信息对几何的塑造作用。

Comments 15 pages, 2 figures

UrbanWorld2.0: A Multimodal Agentic Framework for Reality-Aligned 3D World Generation at City-Scale

RAISECity: 一种用于城市级现实对齐3D世界生成的多模态代理框架

Shengyuan Wang, Zhiheng Zheng, Yu Shang, Lixuan He, Yangcheng Yu, Fan Hangyu, Jie Feng, Qingmin Liao, Yong Li

机构 * College of AI, Tsinghua University（人工智能学院，清华大学） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（深圳国际研究生院，清华大学） ； Department of Electronic Engineering, BNRist, Tsinghua University（电子工程系，北京研究院，清华大学） 纠错

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

AI总结 RAISECity通过多模态代理框架实现城市级3D世界生成，提升现实对齐、精度和性能，适用于沉浸媒体和具身智能应用。

Comments Accepted by ACM MM 2026, the code is available at: this https URL (https://github.com/tsinghua-fib-lab/UrbanWorld2.0)