机器人 / 具身智能

MoWorld: A Flash World Model

MoWorld：一种快速世界模型

Team Moxin, Deyi Ji, Tianrun Chen, Xin Zhang, Jiale Yang, Qi Zhu, An Zhao, Zihao Xie, Han Wang, Xuanyi Liu, Yixiang Zhou, Pei Liu, Yi Tan, Cheng Chen, Dayi Zhu, Mingyu Wei, Hanjie Xu, Jun Liao, Siqi Li, Lingyu Lu, Hongye Fang, Hongming Tan, Youjiang Zhu, Taiyu Zhang, Zejian Li, Chaotao Ding, Zhipeng Liang, Wenxuan Song, Yi Li, Baochuan Yang, Xin Jiang, Ben Feng, Jingyuan Zou, Yanlin Liu, Rong Shi, Lingfeng Li, Liyi Yao, Lanyun Zhu, Yunhe Pan, Lingyun Sun

机构 * Moxin Technology（魔心科技） 纠错

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

AI总结 研究旨在提升世界模型实用性与推理效率。提出MoWorld，基于3D原生数据引擎，有课程跨帧预训练等策略，能在NPU上达50 FPS实时交互，平均推理成本低，为世界模型大规模应用提供基础并展示多种应用。

Comments Project Page: https://moxin-tech.github.io/moworld/

Branch-JEPA: Finite-Support Predictive Distributions for JEPA World Models

MoP-JEPA：用于随机JEPA世界模型的硬分配预测器混合架构

Zhi Song, Ximing Xing, Zhenchao Tang, hanbo Huang, Jiehui Huang, Weilong Yan, Tianxu Lv, Minghao Yang, Zhongzheng Niu, Bing He, Lusheng Wang, Jianhua Yao

机构 * City University of Hong Kong, China（香港城市大学） ； Tencent, China（腾讯） 纠错

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

AI总结 针对传统JEPA在随机环境下的状态坍缩问题，提出硬分配预测器混合的MoP-JEPA，可收敛到转移分布量化器，在OGBench测试中规划性能远超基线方案。

Quantum Cinema: An Interactive Cinematic Exploration of Quantum Computing Hardware via Generative World Models

量子影院：通过生成世界模型对量子计算硬件进行交互式电影探索

Aoyu Zhang, Dongping Liu, Luyao Zhang

机构 * Amazon Web Services（亚马逊网络服务） ； Duke Kunshan University（杜克昆山大学） 纠错

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

AI总结 本文提出量子影院，一个基于生成世界模型的开源交互式应用，通过四幕叙事将不可见的量子硬件转化为可探索的电影体验，旨在弥合量子计算与公众之间的想象鸿沟。

QuASH: Using Natural-Language Heuristics to Query Visual-Language Robotic Maps

QuASH：使用自然语言启发式方法查询视觉语言机器人地图

Matti Pekkanen, Francesco Verdoja, Ville Kyrki

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

AI总结 本文提出QuASH方法，利用自然语言启发式处理查询相关的语言空间，训练分类器划分环境，提升地图和图像的可查询性，该方法与表示及编码器无关且训练量有限。

Comments ICRA 2026

Temporal-Distance JEPA: Plan-Aware Representation Learning for Latent World Model Predictive Control

时间距离联合嵌入预测架构：用于潜在世界模型预测控制的计划感知表示学习

Jiaxin Bai, Jiaxuan Xiong

机构 * 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.RO

AI总结 研究提出时间距离联合嵌入预测架构（TD-JEPA），保留LeWM编码器-预测器主干，从无奖励轨迹挖掘有向时间成本。该方法缩小JEPA世界模型规划器训练-规划差距，在多个环境中表现优于LeWM及其他基线，通过挖掘成本提升成功率和分数。

PatchWorld: Gradient-Free Optimization of Executable World Models for Agent Environments

PatchWorld：可执行世界模型的免梯度优化

Jiaxin Bai, Yue Guo, Yifei Dong, Jiaxuan Xiong, Tianshi Zheng, Yixia Li, Tianqing Fang, Yufei Li, Yisen Gao, Haoyu Huang, Zhongwei Xie, Hong Ting Tsang, Zihao Wang, Lihui Liu, Jeff Z. Pan, Yangqiu Song

机构 * Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； Independent Researcher（独立研究员） ； HKUST（香港科技大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Wayne State University（韦恩州立大学） ； University of Edinburgh（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 提出 PatchWorld 框架，通过反例引导的代码修复将离线轨迹转化为可执行的 Python 世界模型，实现无需梯度优化的符号信念状态程序，在 AgentGym 环境中达到 76.4% 的宏观成功率。

On the Identifiability of Controlled World Models

关于受控世界模型的可识别性

Xiangteng Zhang, Yang Guan, Bo Zhang, Hongyang Li, Ya-Qin Zhang, Shengbo Eben Li

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

AI总结 研究受控世界模型的可识别性问题，建立在状态依赖高斯行为策略下的联合可识别性理论，识别出两个条件，证明满足条件时JEPA目标的全局极小值可识别潜在状态和受控转移，推导定量界限并通过实验验证理论。

Autoregressive Diffusion World Models for Off-Policy Evaluation of LLM Agents

自回归扩散世界模型用于LLM智能体的离线评估

Kaixuan Liu, Guojun Xiong, Weinan Zhang, Shengpu Tang

机构 * Department of Computer Science, Emory University（埃默里大学计算机科学系） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 提出ADWM框架，通过自回归扩散世界模型从预收集轨迹中模拟环境响应，实现无需在线交互的LLM智能体策略离线评估。

Video-HOCA: A Diagnostic Benchmark for Physical Anomaly Reasoning in Video-LLMs

HOCA-Bench: 通过黑格尔本体论-因果异常超越语义感知以实现预测世界建模

Chang Liu, Yunfan Ye, Qingyang Zhou, Xichen Tan, Mengxuan Luo, Zhenyu Qiu, Wei Peng, Zhiping Cai

机构 * Hunan University, Changsha, China（湖南大学） ； National University of Defense Technology, Changsha, China（国防科技大学） 纠错

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

AI总结 HOCA-Bench通过黑格尔本体论-因果异常框架，揭示视频大语言模型在预测世界建模任务中的认知局限，发现模型在因果机制理解上存在显著缺陷。

From Observation to Insight: Mechanistic World Models and the Quest for Autonomous Discovery

从观察到洞察：机制世界模型与自主发现探索

Ingmar Posner, Anson Lei, Bernhard Schölkopf

机构 * MPI for Intelligent Systems & ELLIS Institute（马克斯·普朗克智能系统研究所及埃利斯研究所） 纠错

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

AI总结 本文探讨科学发现问题，提出机制世界模型这一新设计范式，将可重复使用机制置于核心，推导其计算能力、设计原则等，指出虽有不同研究方向捕捉该范式要素但缺统一框架，为推动AI走向自主科学发现提供基础和蓝图。

ABot-3DWorld 0: A Universal World Model to Explore Any 3D Space

ABot-3DWorld 0：一个用于探索任意 3D 空间的通用世界模型

Mingchao Sun, Luyang Tang, Yu Liu, Xu Yan, Zhan Li, Yunwei Zhang, Fei Yu, Zengye Ge, Yumin Liu, Jiacheng Zhang, Yongchang Zhang, Jiawei Zhang, Zhicheng Liu, Zhongxu Sun, Tianjian Ouyang, Wenzheng Chen, Shixing Yang, Nianfei Fan, Guodong Sun, Huan Li, Zheng Zhou, Yongze Li, Yingliang Peng, Mengmeng Du, Yuan Liu, Haozhe Shi, Chunnuo Gong, Chengzhen Yu, Chunxue Jia, Yang Liu, Shiying Zeng, Junnan Lai, Hang Zhang, Ning Guo, Baoquan Chen, Mu Xu, Hongyu Pan

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

AI总结 介绍 ABot-3DWorld 0 通用多模态 3D 世界模型，核心是 SGP，通过特定流程将多模态输入转换为 3D 世界，用于通用 3D 内容创建，在开源方法中领先，多模态输入下场景保真度更高。

Comments Official Page: https://abot-world.amap.com/plaza

Incantation: Natural Language as the Action Interface for Multi-Entity Video World Models

Incantation: 自然语言作为多实体视频世界模型的动作接口

Shangwen Zhu, Qianyu Peng, Zhao Pu, Zhilei Shu, Xiangrui Ke, Zhaohu Xing, Zizhao Tong, Zeqing Wang, Xinyu Cui, Zian Zheng, Huangji Wang, Jian Zhao, Yeying Jin, Fan Cheng, Ruili Feng

机构 * SJTU（上海交通大学） ； NVIDIA Research（英伟达研究） ； USTC（中国科学技术大学） ； UCAS（乌兹别克斯坦科学院） ； NUS（新加坡国立大学） ； UWaterloo（滑铁卢大学） ； HKUST（香港理工大学） ； HKU（香港大学） ； ZGCA（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种基于自然语言的动作接口，用于多实体视频世界模型，解决了传统接口在细粒度多实体控制和跨实体、跨世界泛化能力上的不足，通过引入自然语言条件化实现了更强大的表达能力。

Psychological Imagination Networks Show Cross-Population Centrality and Clustering Alignment in Humans That Large Language Models Fail to Replicate

心理想象网络显示人类跨群体中心性和聚类对齐，而大型语言模型无法复制

Saurabh Ranjan, Brian Odegaard

机构 * University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过心理网络分析发现，人类对心理意象的生动性评分在不同文化群体中形成稳定的网络结构，而大型语言模型（LLM）无法复制这种结构，表明人类想象网络根植于具身经验。

Divide and Conquer: Decoupled Representation Alignment for Multimodal World Models

分而治之：多模态世界模型的解耦表示对齐

Junyuan Xiao, Dingkang Liang, Xin Zhou, Yixuan Ye, Tongtong Su, Guangmo Yi, Bin Xia, Qiang Lyu, Shurui Shi, Jun Huang, Jianlou Si, Wenming Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； CSU（中南大学） ； ZJU（浙江大学） ； CUHK（香港中文大学） ； UCAS（中国科学院大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 提出M²-REPA方法，通过解耦扩散模型中间表示中的模态特定特征并与对应的专家基础模型对齐，实现多模态视频生成中多种基础模型先验的充分利用，显著提升视觉质量和长期一致性。

Comments Accepted to ECCV 2026

UniDrive-WM: Unified Understanding, Planning and Generation World Model for Autonomous Driving

UniDrive-WM：面向自动驾驶的统一理解、规划和生成世界模型

Zhexiao Xiong, Xin Ye, Burhan Yaman, Sheng Cheng, Yiren Lu, Jingru Luo, Nathan Jacobs, Liu Ren

机构 * Bosch Research North America & Bosch Center for Artificial Intelligence (BCAI)（博世北美研究院与博世人工智能中心） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Case Western Reserve University（凯斯西储大学） 纠错

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

AI总结 提出UniDrive-WM，一个基于VLM的统一世界模型，联合执行场景理解、轨迹规划和未来图像生成，在Bench2Drive上轨迹误差降低7.3%，碰撞率降低10.4%。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project Page: https://unidrive-wm.github.io/UniDrive-WM

MetaOthello: A Controlled Study of Multiple World Models in Transformers

MetaOthello: Transformer中多个世界模型的控制研究

Aviral Chawla, Galen Hall, Juniper Lovato

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

AI总结 通过引入共享语法但规则或分词不同的Othello变体套件，训练小型GPT处理混合数据，发现Transformer不划分容量为孤立子模型，而是收敛于跨变体因果转移的共享棋盘状态表示。

Comments Camera-ready version. Accepted to the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

SparseWorld: Enhancing End-to-End Autonomous Driving via World Models with Sparse Scene Representation

SparseWorld: 通过具有稀疏场景表示的世界模型增强端到端自动驾驶

Ruoyu Wang, Jingke Wang, Yukai Ma, Yuehao Huang, Shuangming Lei, Guanglin Xu, Aixue Ye, Yong Liu

机构 * Institute of Cyber-Systems and Control, Zhejiang University（浙江大学控制系统研究所） ； Labs, Huawei（华为2012实验室） ； State Key Laboratory of Industrial Control Technology（国家工业控制技术重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出SparseWorld，一种基于稀疏场景表示的轻量级世界模型，通过自回归预测未来地图元素和周围智能体，并利用预测结果优化下游运动预测和轨迹规划，在nuScenes数据集上实现0.05%的碰撞率，达到开放循环规划指标的最优性能。

VDAWorld: World Modelling via VLM-Directed Abstraction and Simulation

VDAWorld: 通过VLM导向的抽象与模拟进行世界建模

Felix O'Mahony, Roberto Cipolla, Ayush Tewari

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 提出VDAWorld框架，利用视觉语言模型自主构建场景表示并选择物理模拟器，通过抽象与自适应模拟实现高质量世界建模，在交互控制、反事实生成和物理逻辑推理任务上取得最优结果。

Comments Website: https://felixomahony.github.io/vdaworld/

Agentic World Modeling: Foundations, Capabilities, Laws, and Beyond

代理世界建模：基础、能力、定律及更远

Meng Chu, Xuan Billy Zhang, Kevin Qinghong Lin, Lingdong Kong, Jize Zhang, Teng Tu, Weijian Ma, Ziqi Huang, Senqiao Yang, Wei Huang, Yeying Jin, Zhefan Rao, Jinhui Ye, Xinyu Lin, Xichen Zhang, Qisheng Hu, Shuai Yang, Leyang Shen, Wei Chow, Yifei Dong, Fengyi Wu, Quanyu Long, Bin Xia, Shaozuo Yu, Mingkang Zhu, Wenhu Zhang, Jiehui Huang, Haokun Gui, Runyi Li, Chenyu Tang, Dong Huang, Xuhang Chen, Rui Liu, Chengzu Li, Shiyi Du, Xu Huang, Haoxuan Che, Long Chen, Qifeng Chen, Wenya Wang, Wenxuan Zhang, Xiaojuan Qi, Yang Deng, Yanwei Li, Mike Zheng Shou, Zhi-Qi Cheng, See-Kiong Ng, Ziwei Liu, Philip Torr, Jiaya Jia

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Tokyo（东京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） ； XGEN Labs（XGEN实验室） 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'层次x定律'分类法，定义三个能力层级和四个约束领域，综合400余篇文献总结100余系统，分析方法、失败模式和评估实践，提出决策导向的评估原则和可复现评估包，展望从被动预测到重塑环境的代理世界建模路径。

Next-Latent Prediction Transformers Learn Compact World Models

下一潜在预测变换器学习紧凑世界模型

Jayden Teoh, Manan Tomar, Kwangjun Ahn, Edward S. Hu, Tim Pearce, Pratyusha Sharma, Akshay Krishnamurthy, Riashat Islam, Alex Lamb, John Langford

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 提出NextLat方法，通过潜在空间中的自监督预测训练变换器学习紧凑世界模型，提升泛化能力和推理效率。

Comments Microsoft Research Preprint

Contextual Invertible World Models: A Neuro-Symbolic Agentic Framework for Colorectal Cancer Drug Response

上下文可逆世界模型：用于结直肠癌药物反应的神经符号智能框架

Christopher Baker, Tianyu Ren, Karen Rafferty, Hui Wang

机构 * School of Electronics, Electrical Engineering and Computer Science（电子工程与计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 提出上下文可逆世界模型（CIWM），结合机器学习模拟器与大语言模型推理层，通过逆推理进行CRISPR扰动，揭示KRAS突变在5-氟尿嘧啶耐药中的主导作用及PIK3CA修复的意外效应。

WorldPlay: Towards Long-Term Geometric Consistency for Real-Time Interactive World Modeling

WorldPlay：面向实时交互式世界建模的长期几何一致性

Wenqiang Sun, Haiyu Zhang, Haoyuan Wang, Junta Wu, Zehan Wang, Zhenwei Wang, Yunhong Wang, Jun Zhang, Tengfei Wang, Chunchao Guo

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出WorldPlay流式视频扩散模型，通过双重动作表示、重构上下文记忆和上下文强制蒸馏方法，实现实时交互式世界建模并保持长期几何一致性，生成24 FPS的720p长视频。

Comments project page: https://3d-models.hunyuan.tencent.com/world/, demo: https://3d.hunyuan.tencent.com/sceneTo3D, code: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HY-WorldPlay

Executable World Models for ARC-AGI-3 in the Era of Coding Agents

可执行世界模型在编码智能体时代的ARC-AGI-3应用

Sergey Rodionov

机构 * SingularityNET 纠错

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

AI总结 提出一种编码智能体系统，通过维护可执行Python世界模型、验证观察、重构简化抽象和模型内规划，在ARC-AGI-3游戏中取得初步成果，GPT-5.5高推理下完全解决15个游戏。

Comments 13 pages. Accepted for publication at AGI-2026

MIRAGE: Mobile Agents with Implicit Reasoning and Generative World Models

MIRAGE: 具有隐式推理和生成世界模型的移动智能体

Zhichao Yang, Yuanze Hu, Haojie Hao, Longkun Hao, Dongshuo Huang, Hongyu Lin, Gen Li, Lanqing Hong, Yihang Lou, Yan Bai

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出MIRAGE框架，通过从显式推理轨迹学习连续潜在表示，使移动智能体能够内部推理并预测未来屏幕状态，在减少生成token的同时提升执行效率。

MBench: A Comprehensive Benchmark on Memory Capability for Video World Models

MBench: 视频世界模型记忆能力的综合基准

Shengjun Zhang, Zhang Zhang, Simin Huang, Zhenyu Tang, Hanyang Wang, Chensheng Dai, Min Chen, Yifan Li, Yuxin Li, Yingjie Chen, Hao Liu, Chen Li, Jing Lyu, Yueqi Duan

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； WeChat Vision, Tecent Inc.（微信视觉，腾讯公司） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出MBench基准，通过实体一致性、环境一致性和因果一致性三个核心维度及其12个子维度，系统评估视频世界模型的长期记忆能力，并揭示现有方法在长期状态保持上的关键局限。

Comments Project Page: https://peanutup.github.io/MBench-project/

Entity-Centric World Models: Interaction-Aware Masking for Causal Video Prediction

以实体为中心的世界模型：交互感知的掩码用于因果视频预测

Santosh Kumar Paidi

机构 * Genentech, Inc.（基因泰克公司） 纠错

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

AI总结 本文提出IA-JEPA，通过运动中心的自监督掩码策略，优先捕捉物理交互，提升因果推理任务的准确性，并在真实世界动作和物理谜题中验证了其泛化能力。

Comments 12 pages, 4 figures

SleepWalk: A Three-Tier Benchmark for Stress-Testing Instruction-Guided Vision-Language Navigation

SleepWalk：一种三层压力测试基准，用于指导的视觉-语言导航

Niyati Rawal, Sushant Ravva, Shah Alam Abir, Saksham Jain, Aman Chadha, Vinija Jain, Suranjana Trivedy, Amitava Das

机构 * Indian AI Research Organization (IAIRO)（印度人工智能研究组织） ； ĸragya Lab, BITS Pilani Goa（BITS Pilani Goa 的 ĸragya 实验室） ； University of Dhaka（达卡大学） ； Delhi Technological University（德里技术大学） ； Apple（苹果公司） ； Meta 纠错

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

AI总结 本文提出SleepWalk基准，用于评估基于指令的轨迹预测，针对局部化、交互导向的具身推理，揭示当前VLM在空间推理中的系统性失败。

How Well Do Latent World Models Understand Partially Observable Safety Constraints?

潜在世界模型如何理解部分可观测的安全约束？

Matthew Kim, Kensuke Nakamura, Andrea Bajcsy

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 研究潜在世界模型在部分可观测安全约束下的故障模式，提出互信息度量和滚动预测度量来诊断估计间隙和预测间隙，并通过多模态监督和共形风险校准缓解问题，提高机器人操作安全性。

Comments 10 tables 5 figures

Agentic World Modeling for 6G: Near-Real-Time Generative State-Space Reasoning

面向6G的智能体世界建模：近实时生成式状态空间推理

Farhad Rezazadeh, Amir Ashtari Gargari, Hatim Chergui, Sandra Lagen, Merouane Debbah, Houbing Song, Lingjia Liu

机构 * BrainOmega and the Technical University of Catalonia (UPC)（BrainOmega 和 哈佛大学（UPC）） ； Centre Tecnologic de Telecomunicacions de Catalunya (CTTC/CERCA)（巴塞罗那电信技术中心（CTTC/CERCA）） ； i2CAT Foundation（i2CAT 基金会） ； Khalifa University of Science and Technology（科技 Khalifa 大学） ； University of Maryland, Baltimore County (UMBC)（马里兰大学巴尔的摩分校（UMBC）） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出基于世界建模的智能体框架WM-MS3M，通过生成式状态空间实现6G网络近实时反事实推理与资源分配，在O-RAN数据上降低预测误差并加速推理。

Comments 13 Pages, 3 Figures, 4 Tables

Beyond Static Forecasting: Unleashing the Power of World Models for Mobile Traffic Extrapolation

超越静态预测：利用世界模型进行移动交通外推

Xiaoqian Qi, Haoye Chai, Yue Wang, Yong Li

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

AI总结 本文提出MobiWM世界模型，用于移动网络中的移动交通外推，通过融合多模态环境上下文和编码动作，提升空间理解，实验表明其在所有评估场景中均取得最佳分布保真度。