机器人 / 具身智能

Simulus: Combining Improvements in Sample-Efficient World Model Agents

Simulus：结合高效样本世界模型代理的改进

Lior Cohen, Kaixin Wang, Bingyi Kang, Uri Gadot, Shie Mannor

机构 * Technion（技术ion大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； ByteDance Seed（字节跳动种子实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出Simulus，一种模块化的基于标记的世界模型代理，通过整合灵活的标记化框架、内在动机、优先世界模型回放和回归-分类方法，提升了样本效率，适用于多个基准测试。

Comments Revised version: updated title, abstract, and framing to better reflect our contributions and situate the work within the literature

Sub-JEPA: Subspace Gaussian Regularization for Stable End-to-End World Models

Sub-JEPA：子空间高斯正则化用于稳定的端到端世界模型

Kai Zhao, Dongliang Nie, Yuchen Lin, Zhehan Luo, Yixiao Gu, Deng-Ping Fan, Dan Zeng

机构 * Shanghai University（上海大学） ； The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Nankai University（南开大学） 纠错

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

AI总结 Sub-JEPA通过在多个随机子空间中应用高斯约束，缓解了JEPA训练中的偏差-方差权衡问题，提升了训练稳定性与表示灵活性，实验显示其在连续控制环境中优于LeWM。

Comments https://github.com/intcomp/Sub-JEPA

MolWorld: Molecule World Models for Actionable Molecular Optimization

MolWorld: 用于可操作分子优化的分子世界模型

Yang Qiao, Bo Pan, Hao-Wei Pang, Peter Zhiping Zhang, Liying Zhang, Liang Zhao

机构 * Emory University（埃默里大学） ； Merck & Co., Inc.（默克公司） 纠错

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

AI总结 MolWorld通过分子转移图的序列扩展实现可操作分子优化，通过学习世界模型增强分子结构连接性，提升分子设计的可行性和连续性。

Probing the Impact of Scale on Data-Efficient, Generalist Transformer World Models for Atari

探测数据高效、通用型Transformer世界模型在Atari上的尺度影响

Jooyeon Kim

机构 * Graduate School of Artificial Intelligence（人工智能研究生院） 纠错

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

AI总结 本文通过最小化Transformer世界模型分析Atari 100k基准的缩放行为，发现环境存在不同的缩放区域，联合训练可稳定缩放动态并提升下游控制性能。

AGWM: Affordance-Grounded World Models for Environments with Compositional Prerequisites

AGWM：基于 affordance 的世界模型用于具有组合前提条件的环境

Qinshi Zhang, Weipeng Deng, Zhihan Jiang, Jiaming Qu, Qianren Li, Weitao Xu, Ray LC

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Amazon（亚马逊） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 本文提出 AGWM 模型，通过学习抽象 affordance 结构来跟踪动作的动态可执行性，以解决传统世界模型在多步预测中的误差累积问题。

Comments 16 pages, 3 figures, 4 tables. Appendix on pages 11-16 (main text is self-contained)

Render, Don't Decode: Weight-Space World Models with Latent Structural Disentanglement

渲染，而非解码：具有潜在结构解耦的权重空间世界模型

Roussel Desmond Nzoyem, Mauro Comi

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； University of Bristol（布里斯托大学） 纠错

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

AI总结 本文提出NOVA框架，通过权重和偏置构建隐式神经表示，实现高效且可解释的世界模型，支持结构场景组件的解耦与编辑。

Comments 35 pages, 30 figures, 8 tables

Think Before You Drive: World Model-Inspired Multimodal Grounding for Autonomous Vehicles

在驾驶前思考：基于世界模型的多模态接地用于自动驾驶车辆

Haicheng Liao, Huanming Shen, Bonan Wang, Yongkang Li, Yihong Tang, Chengyue Wang, Dingyi Zhuang, Kehua Chen, Hai Yang, Chengzhong Xu, Zhenning Li

机构 * University of Macau（澳门大学） ； UESTC（电子科技大学） ； Purdue University（普渡大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of Washington（华盛顿大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ThinkDeeper框架，通过预测未来空间状态提升自动驾驶车辆的自然语言指令理解能力，结合超图引导解码器融合多模态输入，提出DrivePilot数据集并在多个基准测试中表现优异。

Emotion-Conditioned Short-Horizon Human Pose Forecasting with a Lightweight Predictive World Model

基于轻量预测世界模型的情感条件短周期人体姿态预测

Jingni Huang, Peter Bloodsworth

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

AI总结 本文研究了情感嵌入对短周期姿态预测的辅助作用，提出轻量级自回归预测世界模型，结合姿态关键点与情感嵌入，提升情感驱动动作序列的预测性能。

Toward Consistent World Models with Multi-Token Prediction and Latent Semantic Enhancement

迈向一致的世界模型：多令牌预测与潜在语义增强

Qimin Zhong, Hao Liao, Haiming Qin, Mingyang Zhou, Rui Mao, Wei Chen, Naipeng Chao

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 本文通过多令牌预测和潜在语义增强方法，解决大语言模型内部世界模型一致性问题，提升表示对齐性和鲁棒性。

Comments Accepted by ACL 2026 Main Conference. 21 pages, 3 figures, 7 tables

Infrastructure-Centric World Models: Bridging Temporal Depth and Spatial Breadth for Roadside Perception

以基础设施为中心的世界模型：弥合时间深度与空间广度以实现道路感知

Siyuan Meng, Chengbo Ai

机构 * Department of Civil and Environmental Engineering, University of Massachusetts Amherst（土木与环境工程系，马萨诸塞大学阿默斯特分校） 纠错

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

AI总结 本文提出以基础设施为中心的世界模型，通过时空互补性提升道路感知能力，提出三阶段框架和双层架构，结合多模态数据引擎和开放源代码基础，推动基础设施理解交通。

Comments 18 pages, 7 tables, 1 figure, vision paper

The Global Neural World Model: Spatially Grounded Discrete Topologies for Action-Conditioned Planning

全局神经世界模型：用于动作条件规划的空间接地离散拓扑

Noureddine Kermiche

机构 * Western Digital Corporation（西部数据公司） 纠错

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

AI总结 本文提出全局神经世界模型，通过平衡的连续熵约束实现拓扑量化，采用连续动作条件联合嵌入预测架构，将环境映射到离散2D网格，防止流形漂移，通过最大熵探索学习通用过渡动态。

Comments 12 pages, 8 figures

Aerial Vision-Language Navigation with a Unified Framework for Spatial, Temporal and Embodied Reasoning

基于空间、时间与具身推理的统一框架的空域视觉-语言导航

Huilin Xu, Zhuoyang Liu, Yixiang Luomei, Feng Xu

机构 * Key Laboratory for Information Science of Electromagnetic Waves (Ministry of Education)（电磁波信息科学重点实验室（教育部）） ； School of Information Science and Technology（信息科学与技术学院） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种统一框架，利用单目RGB视角和自然语言指令实现空域视觉-语言导航，通过多任务学习优化空间感知、轨迹推理和动作预测，提升轻量化无人机在复杂环境中的导航能力。

Comments Under Review, 16 pages, 12 figures. Our code is publicly available at https://github.com/return-sleep/AeroAct

Latent Chain-of-Thought World Modeling for End-to-End Driving

潜在链式思维世界建模用于端到端驾驶

Shuhan Tan, Kashyap Chitta, Yuxiao Chen, Ran Tian, Yurong You, Yan Wang, Wenjie Luo, Yulong Cao, Philipp Krahenbuhl, Marco Pavone, Boris Ivanovic

机构 * UT Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校） ； NVIDIA（英伟达） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Latent-CoT-Drive模型，通过潜在语言整合链式思维推理与决策，提升驾驶性能与安全性，实现更快推理和更优轨迹质量。

Comments Accepted to CVPR 2026

Grounded World Model for Semantically Generalizable Planning

基于语义泛化的世界模型用于规划

Quanyi Li, Lan Feng, Haonan Zhang, Wuyang Li, Letian Wang, Alexandre Alahi, Harold Soh

机构 * Independent（独立） ； EPFL（瑞士联邦理工学院洛桑） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； NUS（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于视觉-语言对齐潜在空间的世界模型，用于改进视觉-运动模型控制，实现更广泛的语义泛化能力。

Zero-shot World Models Are Developmentally Efficient Learners

零 shot 世界模型是发展性高效学习者

Khai Loong Aw, Klemen Kotar, Wanhee Lee, Seungwoo Kim, Khaled Jedoui, Rahul Venkatesh, Lilian Naing Chen, Michael C. Frank, Daniel L. K. Yamins

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

AI总结 本文提出零 shot 视觉世界模型（ZWM），基于稀疏时间因子预测器、零 shot 估计和推理组合，展示了其在单个儿童第一人称经验中快速生成多物理理解基准能力，复现儿童发展行为特征，为高效灵活学习提供蓝图。

Learning Vision-Language-Action World Models for Autonomous Driving

学习视觉-语言-动作世界模型以实现自动驾驶

Guoqing Wang, Pin Tang, Xiangxuan Ren, Guodongfang Zhao, Bailan Feng, Chao Ma

机构 * MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能研究院教育部人工智能重点实验室） ； Central Research Institute, Huawei（华为中央研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出VLA-World模型，通过结合预测想象与反思推理提升自动驾驶的前瞻性。该模型利用生成的轨迹引导图像生成，并通过反思优化轨迹预测，实验表明其在规划和未来场景生成任务中优于现有方法。

Comments Accepted by CVPR2026 findings

One Life to Learn: Inferring Symbolic World Models for Stochastic Environments from Unguided Exploration

一次生命学习：从无指导探索中推断随机环境的符号世界模型

Zaid Khan, Archiki Prasad, Elias Stengel-Eskin, Jaemin Cho, Mohit Bansal

机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究所） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 本文提出OneLife框架，通过条件激活的程序法则在概率编程框架中推断随机环境的动态，实现从无指导探索中学习复杂环境的动力学，优于基线方法。

Comments Accepted to ICLR 2026. Project page: https://onelife-worldmodel.github.io/; 44 pages

WIMLE: Uncertainty-Aware World Models with IMLE for Sample-Efficient Continuous Control

WIMLE：具有IMLE的不确定性感知世界模型用于高效连续控制

Mehran Aghabozorgi, Alireza Moazeni, Yanshu Zhang, Ke Li

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

AI总结 WIMLE通过扩展IMLE至模型基于强化学习框架，学习随机多模世界模型并估计预测不确定性，提升了连续控制任务的样本效率和稳定性。

Comments Accepted at ICLR 2026. Website: https://mehranagh20.github.io/wimle/ Code: https://github.com/mehranagh20/wimle

Journal ref In Proceedings of the Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026), 2026

F3DGS: Federated 3D Gaussian Splatting for Decentralized Multi-Agent World Modeling

F3DGS：联邦3D高斯点云用于去中心化多智能体世界建模

Morui Zhu, Mohammad Dehghani Tezerjani, Mátyás Szántó, Márton Vaitkus, Song Fu, Qing Yang

机构 * University of North Texas（北德克萨斯大学） ； Budapest University of Technology and Economics（布达佩斯技术与经济大学） 纠错

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

AI总结 F3DGS通过联邦学习实现去中心化多智能体3D重建，利用共享几何框架和可见性感知聚合解决部分观测问题，实现分布式优化。

Comments Accepted to the CVPR 2026 SPAR-3D Workshop

X-World: Controllable Ego-Centric Multi-Camera World Models for Scalable End-to-End Driving

X-World: 可控的以自身为中心的多摄像头世界模型用于可扩展的端到端驾驶

Chaoda Zheng, Sean Li, Jinhao Deng, Zhennan Wang, Shijia Chen, Liqiang Xiao, Ziheng Chi, Hongbin Lin, Kangjie Chen, Boyang Wang, Yu Zhang, Xianming Liu

机构 * GWM Team（长城汽车团队） ； XPeng Inc.（小鹏汽车） 纠错

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

AI总结 X-World通过可控的多摄像头生成世界模型，实现高质量多视角视频生成，支持跨摄像头一致性、长时间动态稳定性和严格动作遵循，为可扩展的端到端驾驶评估提供基础。

Comments Technical Report

Uni-World VLA: Interleaved World Modeling and Planning for Autonomous Driving

Uni-World VLA：自主驾驶中的交织世界建模与规划

Qiqi Liu, Huan Xu, Jingyu Li, Bin Sun, Zhihui Hao, Dangen She, Xiatian Zhu, Li Zhang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Li Auto Inc.（理想汽车） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Uni-World VLA模型，通过交织未来帧预测与轨迹规划提升自主驾驶决策能力，结合单目深度信息增强场景预测。

Comments 22 pages, 8 figures. Submitted to ECCV 2026. Code will be released

Out of Sight but Not Out of Mind: Hybrid Memory for Dynamic Video World Models

视线之外但未被遗忘：动态视频世界模型的混合记忆

Kaijin Chen, Dingkang Liang, Xin Zhou, Yikang Ding, Xiaoqiang Liu, Pengfei Wan, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技Kling团队） 纠错

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

AI总结 本文提出混合记忆机制，解决动态主体消失后重现时的连续性问题，通过HM-World数据集和HyDRA架构提升视频世界模型的动态一致性与生成质量。

Comments Project Page: https://kj-chen666.github.io/Hybrid-Memory-in-Video-World-Models/ Code: https://github.com/H-EmbodVis/HyDRA

VLM-SAFE: Vision-Language Model-Guided Safety-Aware Reinforcement Learning with World Models for Autonomous Driving

VLM-SAFE: 基于世界模型的视觉-语言模型引导的安全强化学习用于自动驾驶

Yansong Qu, Zilin Huang, Zihao Sheng, Jiancong Chen, Yue Leng, Samuel Labi, Sikai Chen

机构 * Lyles School of Civil and Construction Engineering, Purdue University（普渡大学莱尔斯土木与建筑工程学院） ； Department of Civil and Environmental Engineering, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校土木与环境工程系） ； Google（谷歌） 纠错

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

AI总结 本文提出VLM-SAFE框架，通过观察-想象-评估-行动闭环，利用视觉语言模型提供语义安全信号，结合世界模型预测未来轨迹，优化策略以提升自动驾驶的安全性和效率。

Comments N/A

CounterScene: Counterfactual Causal Reasoning in Generative World Models for Safety-Critical Closed-Loop Evaluation

CounterScene: 生成世界模型中的反事实因果推理用于安全关键闭环评估

Bowen Jing, Ruiyang Hao, Weitao Zhou, Haibao Yu

机构 * Tuojing Intelligence（途京智能） ； King's College London（伦敦大学国王学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 CounterScene通过结构化反事实推理生成安全关键驾驶场景，通过因果对抗代理识别和冲突感知交互世界模型，提升长周期碰撞率并保持轨迹真实性。

Comments 28 pages, 7 figures

DynFlowDrive: Flow-Based Dynamic World Modeling for Autonomous Driving

DynFlowDrive: 基于流的动态世界建模用于自动驾驶

Xiaolu Liu, Yicong Li, Song Wang, Junbo Chen, Angela Yao, Jianke Zhu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DynFlowDrive，通过流基于的动力学建模提升自动驾驶中的场景预测可靠性，引入稳定性感知的多模式轨迹选择策略，实验证明在nuScenes和NavSim基准上效果显著。

Comments 18 pages, 6 figs

Enactor: From Traffic Simulators to Surrogate World Models

Enactor：从交通模拟器到替代世界模型

Yash Ranjan, Rahul Sengupta, Anand Rangarajan, Sanjay Ranka

机构 * Department of CISE, University of Florida（佛罗里达大学计算机与信息科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于transformer的生成模型，用于捕捉交通参与者间的复杂交互并生成物理一致的轨迹，通过模拟循环测试，展示了在长时间范围内优于传统方法的性能。

VectorWorld: Efficient Streaming World Model via Diffusion Flow on Vector Graphs

VectorWorld: 通过向量图上的扩散流实现高效的流式世界模型

Chaokang Jiang, Desen Zhou, Jiuming Liu, Kevin Li Sun

机构 * University of Cambridge, Cambridge, United Kingdom（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 VectorWorld通过向量图上的扩散流实现高效的流式世界模型，解决了自动驾驶政策闭环评估中的初始化不匹配、采样延迟和运动可行性问题，提升了地图结构精度和闭环运行稳定性。

Comments Under Review

WorldVLM: Combining World Model Forecasting and Vision-Language Reasoning

WorldVLM：结合世界模型预测与视觉语言推理

Stefan Englmeier, Katharina Winter, Fabian B. Flohr

机构 * Munich University of Applied Sciences（慕尼黑应用科学大学） 纠错

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

AI总结 WorldVLM结合视觉语言模型与世界模型，通过统一架构提升自动驾驶中的环境预测与决策能力，解决空间理解受限问题。

Comments 8 pages, 6 figures, 5 tables; submitted to IEEE

Imagine-then-Plan: Agent Learning from Adaptive Lookahead with World Models

想象后再计划：基于世界模型的自适应前瞻学习 agent 学习框架

Youwei Liu, Jian Wang, Hanlin Wang, Beichen Guo, Wenjie Li

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

AI总结 本文提出Imagine-then-Plan框架，通过自适应前瞻机制提升agent在复杂任务中的推理能力，实验表明其优于现有方法。

The Boiling Frog Threshold: Criticality and Blindness in World Model-Based Anomaly Detection Under Gradual Drift

青蛙沸腾阈值：世界模型基于异常检测中的临界性与盲目性

Zhe Hong

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 研究揭示了世界模型在异常检测中的临界阈值，发现检测阈值受噪声底座、检测器和环境动态的三重交互影响，且正弦漂移无法被检测到。

Comments 10 pages, 5 figures, preprint