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视觉与机器人

机器人 / 具身智能

机器人、具身智能、机器人学习、操作、导航和具身世界模型。

2026-08-21 至 2026-08-21 共收录 9 信号源:cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG

1. 具身推理 9 篇

2608.19779 2026-08-21 quant-ph cs.AI cs.LG 新提交 81%

An Irreducible Quantum Advantage in Aligning World Models with Reality

世界模型与现实对齐的不可约量子优势

Josep Lumbreras, Hailan Ma, Jayne Thompson, Mile Gu

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

AI总结 该研究证明经典世界模型无法通过增加记忆实现与真实世界的完美策略对齐,而量子世界模型仅用单个qutrit即可做到,揭示了世界模型对齐现实的不可约量子优势。

Comments 31 pages, 4 figures

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2608.19085 2026-08-21 cs.RO cs.AI 版本更新 81%

DA-WAM: Decision-Aligned Future Latents for Driving World Models

DA-WAM:面向驾驶世界模型的决策对齐未来潜变量

Ruiguo Zhong, Benshan Ma, Xiaolong Chen, Lang Zhang, Mingyue Feng, Yaonong Wang, Pei Liu, Jun Ma

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科技大学(广州)) Leapmotor(零跑汽车) The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学)

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

AI总结 DA-WAM 是统一预测表示学习等模块的驾驶世界模型框架,通过动作条件未来潜变量实现决策对齐,在 NAVSIM 数据集上达到最优性能,验证了关键组件的有效性。

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2608.20065 2026-08-21 cs.LG 新提交 79%

Orthogonal JEPA: Factorized Predictive States for Latent World Models

正交JEPA:用于潜在世界模型的分解预测状态

Taoyong Cui, Pheng Ann Heng, Wanli Ouyang

机构 * The Chinese University of Hong Kong (CUHK)(香港中文大学(CUHK))

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

AI总结 该研究提出正交JEPA框架,通过正交预测分解改进潜在世界模型,在多类任务实验中评估了其表示质量、预测、规划及长时程稳定性。

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2608.19804 2026-08-21 cs.AI 新提交 79%

ADAPT: Physics-Aware Diffusion-based World Models for Adaptive Predictive Transferable HVAC Control

ADAPT:面向自适应可迁移HVAC控制的物理感知扩散式世界模型

Xu Yang, Kailai Sun, Dianyu Zhong, Qianchuan Zhao

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

AI总结 本文针对现有HVAC控制方法泛化性差的问题,提出物理感知扩散世界模型ADAPT,在IID控制下可降HVAC能耗7.3%、不适度30.2%,OOD场景下迁移鲁棒性显著优于现有方法。

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2603.18853 2026-08-21 eess.SY cs.LG 版本更新 79%

Learn for Variation: Efficient AAV Trajectory Learning through a Differentiable Wireless World Model

为变化学习:在可微环境中变分引导的AAV轨迹学习

Xiucheng Wang, Zhenye Chen, Nan Cheng, Zhisheng Yin, Xuemin Shen

机构 * State Key Laboratory of ISN and School of Telecommunications Engineering, Xidian University(信息与通信工程国家重点实验室和西安电子科技大学电信工程学院) School of Aerospace Science and Technology, Xidian University(航天学院) Department of Electrical and Computer Engineering, University of Waterloo(滑铁卢大学电气与计算机工程系)

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

AI总结 本文提出L4V框架,通过变分引导解决AAV轨迹规划中的奖励驱动强化学习问题,利用密集政策梯度提升任务完成效率和传输速率。

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2608.19709 2026-08-21 cs.NI 新提交 78%

RFWM: Physics-Guided World Model for Dynamic Wireless Radiance Field Generation

RFWM:用于生成动态无线辐射场的物理引导世界模型

Zijiu Yang, Qianqian Yang

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

AI总结 本研究针对动态未知环境下RF场建模泛化难的问题,提出物理引导的RF世界模型RFWM,采用两阶段训练策略,在新构建的基准上实现了优于现有最优方法的RF场生成性能。

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2608.20126 2026-08-21 cs.IT 新提交 78%

RMWorld: Task-Aware Radio World Models with Value-of-Information Guided Multi-Trial Learning for Multi-UAV Communication Control

RMWorld:面向多无人机通信控制的、具备信息价值引导多试学习的任务感知无线电世界模型

Xiucheng Wang, Nan Cheng, Junxi Huan

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

AI总结 提出任务感知无线电世界模型 RMWorld,结合信息价值校准与多试选择,在多无人机通信控制任务中,于 100 次 3GPP 试次和 30 次 DeepMIMO 试次上取得了更优的速率误差与积压控制效果。

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2608.19492 2026-08-21 cs.LG cs.RO 新提交 62%

Beyond Multimodal Alignment: Certifying Physical Language through Response Substitution and Ordered Execution

超越多模态对齐:通过响应替换与有序执行验证物理语言

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)

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

AI总结 本文提出DBOSC方法,在Cluster Haptic数据集与弹塑性系统中验证了多模态物理表示的可执行含义,明确了执行器、图表等因素对动作组合的影响,区分了多项可测试的操作能力成就。

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2606.07303 2026-08-21 cs.LG 版本更新 57%

Bootstrap Theory of Representational Emergence (TBER): Explanatory Insufficiency, Transition Regimes, and the Emergence of New Representational Levels

表征涌现的自举理论:解释不充分性作为表征学习与世界模型的驱动力

Jacques Raynal, Pierre Slangen, Elsa Raynal, Jacques Margerit

机构 * Laboratory of Bioengineering and Nanosciences (LBN), University of Montpellier(生物工程与纳米科学实验室(LBN),蒙彼利埃大学) EuroMov Digital Health in Motion, University of Montpellier, IMT Mines Alès(EuroMov数字健康运动,蒙彼利埃大学,IMT矿山阿尔勒) Certified Sophrologist, Sensorimotor Practice, Montpellier, France(认证Sophrologist,运动觉实践,蒙彼利埃,法国) Emeritus Professor, University of Montpellier(荣誉教授,蒙彼利埃大学)

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

AI总结 提出表征涌现自举理论(TBER),将解释不充分性视为新表征涌现的积极信号,通过五阶段递归过程驱动表征创新,应用于表征学习、世界模型和科学发现。

Comments Version 4. Major theoretical revision introducing the distinction between manifestations of explanatory insufficiency and resolution regimes (local-corrective, representationally resolutive, and structurally recurrent), together with regime-sensitive diagnosis and closure assessment. Formal mathematical boundary cases have been clarified. 28 references, no figures or tables

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