机器人 / 具身智能

A Control Theory of Predictability in Latent World Models

潜在世界模型中可预测性的控制理论

Hanzhe You, Yonggang Zhang, Maohao Ran, Zhiqin Yang, Zhenyuan Zhang, Wei Xue, Jun Song, Xinmei Tian, Yike Guo

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） 纠错

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

AI总结 研究潜在世界模型中可预测性的控制理论，指出当前以预测误差为目标不可靠，重新定义目标为预测与真实计划成本的差异，证明规划器次优性受其限制，通过实验证实相关结论。

Comments Preprint about latent world models, Koopman operator and control theory, 33 pages, 1 figure. Main text about 10 pages

Temporal Logic Guidance for Action-Only Diffusion Policies with World Models

基于时序逻辑的动作扩散策略与世界模型引导

Moritz Zoellner, Anastasios Manganaris, Rohan Paleja

机构 * German Academic Exchange Service (DAAD)（德国学术交流中心（DAAD）） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.RO；robot learning(comments)

AI总结 提出一种利用世界模型实现时序逻辑鲁棒性可微评估的引导方法，在不重新训练的情况下改善动作扩散策略的约束满足，在Robomimic任务中将违规率从80%降至4%。

Comments Accepted at the ICRA 2026 Workshop on Bridging the Gap between Robot Learning and Human-Robot Interaction. 3 pages, 2 figures, 1 table

Causal Physics Steering in Video World Models via Concept Activation Vectors

通过概念激活向量在视频世界模型中进行因果物理引导

Nahid Alam

机构 * Oreon Labs（Oreon实验室） ； Cohere Labs Community（Cohere实验室社区） 纠错

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

AI总结 提出一种无需训练的方法，利用物理涌现区（PEZ）的概念激活向量（CAV）在推理时引导视频模型的物理期望，无需修改模型权重。

Comments In proceedings of CVPR 2026 workshop on Video World Model

Self-Supervised Multi-Modal World Model with 4D Space-Time Embedding

具有4D空间-时间嵌入的自监督多模态世界模型

Lance Legel, Qin Huang, Brandon Voelker, Daniel Neamati, Patrick Alan Johnson, Favyen Bastani, Jeff Rose, James Ryan Hennessy, Robert Guralnick, Douglas Soltis, Pamela Soltis, Shaowen Wang

机构 * Ecological Intelligence Lab（生态智能实验室） ； School of Complex Adaptive Systems（复杂适应系统学院） ； University of Houston（休斯顿大学） ； Geosensing Systems Engineering & Sciences Lab（传感系统工程与科学实验室） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Allen Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究院） ； Spatial Intelligence Lab（空间智能实验室） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Florida Museum of Natural History（佛罗里达自然历史博物馆） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； NSF Institute for Geospatial Understanding（国家科学基金会地理理解研究所） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 DeepEarth通过4D空间-时间嵌入实现自监督多模态世界模型，在生态预测中取得最佳性能。

Comments 8 pages, 5 figures, 1 table. Presented at 2026 World Modeling Workshop, Mila Quebec

When Do Neural Networks Learn World Models?

Tianren Zhang, Guanyu Chen, Feng Chen

机构 * Department of Automation, Tsinghua University, Beijing, China（自动化系，清华大学，北京，中国） 纠错

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

Comments ICML 2025; ICLR 2025 World Models Workshop (oral, outstanding paper award)

D$^2$-World: An Efficient World Model through Decoupled Dynamic Flow

Haiming Zhang, Xu Yan, Ying Xue, Zixuan Guo, Shuguang Cui, Zhen Li, Bingbing Liu

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

Comments The 2nd Place and Innovation Award Solution of Predictive World Model at the CVPR 2024 Autonomous Grand Challenge

SpatialCoT: Advancing Spatial Reasoning through Coordinate Alignment and Chain-of-Thought for Embodied Task Planning

Yuecheng Liu, Dafeng Chi, Shiguang Wu, Zhanguang Zhang, Yaochen Hu, Lingfeng Zhang, Yingxue Zhang, Shuang Wu, Tongtong Cao, Guowei Huang, Helong Huang, Guangjian Tian, Weichao Qiu, Xingyue Quan, Jianye Hao, Yuzheng Zhuang

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

Comments Under Review

3D Scene Graphs: Open Challenges and Future Directions

3D场景图：开放挑战与未来方向

Dennis Rotondi, Francesco Argenziano, Sebastian Koch, Nathan Hughes, Martin Buechner, Johanna Wald, Lukas Rosenberger Schmid, Daniele Nardi, Abhinav Valada, Liam Paull, Federico Tombari, Luca Carlone, Kai O. Arras

机构 * University of Stuttgart（斯图加特大学） ； IMPRS-IS（马克斯·普朗克研究所-智能系统） ； Sapienza University of Rome（罗马萨皮恩扎大学） ； Google（谷歌） ； MIT（麻省理工学院） ； University of Freiburg（弗赖堡大学） ； UTN University of Montreal（蒙特利尔大学UTN分校） ； Mila TU Munich（慕尼黑技术大学Mila） 纠错

专题命中 具身推理 ：robotics(abstract,comments)；manipulation(abstract)；navigation(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文统一综述3D场景图（3DSG）的构建、应用与评估，分析现有建模选择与开放挑战，旨在推动鲁棒部署。

Comments Invited article for the Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems Volume 10

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: this https URL (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)

How Can Driving World Models Do Counterfactual Prediction?

驾驶世界模型如何能进行反事实预测？

Jiaru Zhang, Can Cui, Yi Xu, Xin Ye, Ruqi Zhang, Ziran Wang

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Bosch Center for Artificial Intelligence（博世人工智能中心） 纠错

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

AI总结 本文指出驾驶世界模型的反事实预测目标与直接动作条件预测存在根本差距，构建基准验证该问题，并提出简单无训练流程提升反事实预测效果，呼吁开发更好的相关方法。

VIScore: Diagnosing Planning-Relevant Quality in Latent World Models

VIScore：诊断潜在世界模型中与规划相关的质量

Haiyu Wu, Randall Balestriero, Morgan Levine

机构 * Altos Labs（阿尔托斯实验室） ； Brown University（布朗大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对潜在世界模型规划成功率与潜在空间属性脱节的问题，提出VIScore指标，覆盖编码器、预测器、规划器，在跨任务场景下斯皮尔曼相关性超0.75，可更好解释规划成功率。

Towards Human Motion World Models via Executable Behaviour Representations

通过可执行模型理解人类行为

Rimvydas Rubavicius, Manisha Dubey, N. Siddharth, Subramanian Ramamoorthy

机构 * School of Informatics The University of Edinburgh（信息学院爱丁堡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出EXACT语言，通过可执行神经符号模型分析人类动作，提升动作分割和异常检测的效率与直观性。

Comments Accepted in ECCV2026 Workshop

4D-WAM: 4D Consistent World Modeling for Autonomous Driving

4D-WAM：面向自动驾驶的4D一致世界建模

Jiacheng Fu, Yibo Yuan, Meng Tian, Yue Li, Jiangtong Zhu, Jianhua Han, Yueyi Zhang, Jianwu Fang, Jianru Xue, Hang Xu, Zhiwei Xiong

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

AI总结 本文提出4D-WAM模型，通过几何基础模型的训练时监督与面向决策的时间步长采样策略，提升自动驾驶中世界-动作模型的4D场景一致性，在NAVSIM-v1、NAVSIM-v2基准上实现最优性能。

Learning How the World Evolves: Extrapolative Video World Models via Latent Dynamics Reasoning

学习世界如何演化：基于潜动态推理的外推视频世界模型

Haodong Li, Shaoteng Liu, Tianyu Wang, Chongjian Ge, Sihui Ji, Jiahan Zhang, Xin Lin, Haolin Lu, Zhe Lin, Manmohan Chandraker

机构 * UCSD（加利福尼亚大学圣迭戈分校） ； Adobe（奥多比公司） 纠错

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

AI总结 针对主流视频扩散模型未建模像素时间转换的问题，提出LDR方法，在PhyWorld基准上实现更优动态外推，参数更少、速度更快，是首个能泛化至训练分布外的视频世界模型

Comments Project page: https://lat-dyn-reason.github.io/

verdi: retrieval is not transfer for continual world model optimization

VERDI：检索并非持续世界模型优化的迁移

Junyu Wu, Shiqin Nie, Youyi Kou, Baohua Yin, Guocai Yao, Qingyu Chen, Jingheng Ma, Shiji Zhou, Hongyong Song, Mingchen Zhuge, Sen Cui, Changshui Zhang

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

AI总结 本文针对基础世界模型优化中策略难迁移的问题，提出VERDI框架，通过构建优化指纹、检索假设并经目标侧验证来实现持续优化，可降低搜索与GPU成本，减少负迁移并提升迁移结果预测准确率。

Comments 28pages, 13figures,conference

Twin Rollouts: Noise-Coupled Counterfactual Branching in Interactive Video World Models

双回滚：交互式视频世界模型中的噪声耦合反事实分支

Yu Ma, Hongli Shi, Xinran Xu

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

AI总结 本研究提出噪声耦合双回滚框架，解决交互式视频世界模型的反事实生成问题，规避近似逆问题，定义时空局部性度量，待开展实验验证。

A Structural Dynamics Graph World Model: Unified Modeling, Constrained Rollout, and Interpretable Calibration

结构动力学图世界模型：统一建模、约束展开与可解释校准

Wei Wang, Yaosen Chen, Han Yang, Yuegen Liu, Mingli Luo, Xinxin Jiao, Xuming Wen, Ming Liu

机构 * Sobey（Sobey公司） 纠错

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

AI总结 提出SD-GWM结构动力学图世界模型，实现异构集成、语义保真与可审计治理，在极端洪水预测中较基线模型有8-28倍精度提升，为可审计的时空挖掘提供约束安全的可验证底物。

Distilling Physical Priors into Streaming World Models

将物理先验知识蒸馏为流式世界模型

Liangliang Zhao, Junying Wang, Danni Yang, Yifan Chang, Bin Fu, Yu Qiao, Bowen Zhou, Yihao Liu

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

AI总结 本文提出PhyS三阶段框架，构建120K物理交互数据集，经微调、蒸馏及在线强化学习结合TCR方法，提升流式世界模型的物理一致性，在PhysicsIQ等基准上取得显著性能提升。

Comments 9 pages, 7 figures. Project page: https://lyongo.github.io/PhyS/

CausalNav: Reliability-Certified Causal World Models for Control under Physical-Parameter Shift

CausalNav：用于物理参数偏移下控制的可靠性可验证因果世界模型

Yiyao Zhang, Diksha Goel, Hussain Ahmad, Shixun Huang, Jun Shen

机构 * University of Wollongong（卧龙岗大学） ； CSIRO’s Data61（联邦科学与工业研究组织Data61） ； Adelaide University（阿德莱德大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CausalNav控制器，其结合因果转移图与多门控可靠性验证机制，在物理参数偏移的CartPole-v1和Pendulum-v1任务上，较9种基准取得最佳平均排名，关键在于经认证的弃权（不执行）提升了部署安全性。

MASS: Multiplayer World Models with Authoritative Shared State

MASS：具有权威共享状态的多人世界模型

Ziqi Cai, Siqi Yang, Yimu Wang, Zixian Gao, Yunheng Liu, Shuchen Weng, Erwin Wu, Kaipeng Zhang, Boxin Shi

机构 * Alaya Lab（Alaya实验室） ； Peking University（北京大学） ； Institute of Science Tokyo（东京科学大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出MASS模型，通过将世界动态与视图渲染解耦，解决现有视频世界模型在多人环境中的缺陷，在多人Snake基准测试中实现更优状态精度，为多智能体世界模拟提供实用基础。

Comments Project Page: https://alaya-lab.github.io/MASS/

Why Does the Future Branch? Identifiable Closure Tests for Stochastic Physical World Models

未来为何分支？随机物理世界模型的可识别闭合测试

Yibin Dong

机构 * Shandong University（山东大学） 纠错

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

AI总结 针对随机物理世界模型无法从普通转移数据识别未来分支原因的问题，提出ClosurePairs干预评估协议，可精准分解状态混淆与过程噪声，大幅提升归因准确率。

SIMMER: Benchmarking Latent Failures in LLM Executable Planning with a World Model

SIMMER: 基于世界模型评估LLM可执行规划中的潜在故障

Xiaoxin Lu, Ranran Haoran Zhang, Rui Zhang

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 提出SIMMER基准，通过人工策划的厨房领域符号世界模型，评估LLM规划中的潜在故障；实验发现前沿模型最多17%无错误计划，56%含潜在故障，多数不可逆；反事实预演可减少72%潜在故障和75%不可逆案例。

Comments Accepted at COLM 2026

Multilingual Agent-Based World Modeling for Social Science

MASim：面向社会科学的多语言代理模拟

Xuan Zhang, Wenxuan Zhang, Anxu Wang, See-Kiong Ng, Yang Deng

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

AI总结 MASim是一种多语言代理模拟框架，用于研究社会行为，通过多语言代理模拟公众意见和媒体影响，展现多语言模拟在社会科学中的重要性。

Comments Accepted at COLM 2026

UniJEPA: A Unified Joint-Embedding Predictive Architecture for Task-Agnostic Visual World Modeling

UniJEPA：面向任务无关视觉世界建模的统一联合嵌入预测架构

An Lanji, Dawei Liu, Jin Li, Haoran Xu, Mei Chen, Yu Tian

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

AI总结 UniJEPA是统一JEPAs，共享潜在空间联合学习图像级与视频级预测，抗坍塌，经后训练可零样本规划，在多基准上性能相当或更优，规划速度更快。

Comments 10 pages, 7 figures; Accepted by ICML2026

MemWM: Memory-Augmented Text-Based World Model

MemWM：记忆增强的基于文本的世界模型

Yujun Wang, Tao Zhang, Jinhe Bi, Aniri, Wenxuan Ye, Boliang Liu, Sikuan Yan, Shuning Wang, Xuebing Zhou, Sören Pirk, Hinrich Schütze, Yunpu Ma

机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Huawei Heisenberg Research Center（华为海森堡研究中心） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学） ； TU Berlin（柏林工业大学） ； Kiel University（基尔大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出记忆增强的基于文本的世界模型MemWM，通过引入世界记忆解决世界模型的系统性预测错误，在ALFWorld等基准上提升智能体规划成功率与效率。

Social World Models

社交世界模型

Xuhui Zhou, Jiarui Liu, Akhila Yerukola, Hyunwoo Kim, Maarten Sap

机构 * Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA（卡内基梅隆大学语言技术研究所） ； NVIDIA, Santa Clara, CA, USA（英伟达） 纠错

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

AI总结 本文提出社交世界模型（SWMs）及结构化社交世界表示形式（S3AP），通过显式建模隐藏心理状态提升AI在社交推理任务中的性能。

AppDeltaWorld: Transition-Grounded Delta Code World Model for Mobile GUI Agents

AppDeltaWorld：面向移动GUI智能体的基于转换的增量代码世界模型

Weikai Xu, Yunren Feng, Haoxiang Lei, Kun Huang, Yuxuan Liu, Kang Zhao, Xiaolin Hu, Shuo Shang, Bo An

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

AI总结 针对移动GUI智能体轨迹获取难、模拟环境扩展难等问题，提出AppDeltaWorld增量代码世界模型，在CMGUIBench-500评估中表现最优，支撑的AppDeltaAgent在多基准达SOTA，测试时强化学习可进一步提升性能。