机器人 / 具身智能

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。

Large Emotional World Model

大规模情感世界模型

Changhao Song, Yazhou Zhang, Hui Gao, Chang Yang, Peng Zhang

机构 * College of Intelligence and Computing, Tianjin University（智能与计算学院，天津大学） 纠错

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

AI总结 本文提出大规模情感世界模型，通过构建情感-原因-方式数据集，整合情感因素以提升对情感驱动社会行为的预测能力。

Speech World Model: Causal State-Action Planning with Explicit Reasoning for Speech

语音世界模型：基于显式推理的语音因果状态-动作规划

Xuanru Zhou, Jiachen Lian, Henry Hong, Xinyi Yang, Gopala Anumanchipalli

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

AI总结 研究旨在改进语音语言模型推理弱的问题，采用模块化视角和世界模型观点，将语音理解分解为四个模块通过因果图通信，建立认知状态搜索空间，实现显式推理，让语音理解更透明可控。

Comments Accepted to 2026 ICLR

See, Infer, Intervene: Proactive World Modeling for Goal-Oriented Social Intelligence

观察、推断、干预：面向目标导向社交智能的主动世界建模

Honghui Zhang, Chenmeinian Guo, Yichen Yu, Guanyu Liu, Yujia Zhang, Yongming Qin, Chongguo Song, Mengyue Yang, Lei Yu, Tianyu Shi

机构 * Mita Technology（Mita技术公司） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

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

AI总结 提出 See-Infer-Intervene (SII) 框架和主动意图世界模型 (PIWM)，通过观察顾客行为、推断潜在意图并选择干预动作，实现零售场景中的主动辅助，在 GuidanceSalesBench 基准上达到 0.641 macro F1。

Comments 16 pages, 3 figures, 9 tables. Preprint

Against the Monolithic Wireless World Model: Why NextG Needs Composable and Agentic Intelligence

反对单一无线世界模型：为什么NextG需要可组合和代理智能

Aladin Djuhera, Farhan Ahmed, Vlad C. Andrei, Swanand Ravindra Kadhe, Alecio Binotto, Haris Gacanin, Holger Boche

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

AI总结 本文指出无线领域缺乏等同于LLM的数据基础，主张采用可组合和代理智能架构以实现可部署的AI原生网络。

Journal ref ICML 2026 Workshop on AI and ML for NextG

DWM-RO: Decentralized World Models with Reasoning Offloading for SWIPT-enabled Satellite-Terrestrial HetNets

DWM-RO：面向支持SWIPT的卫星-地面异构网络的去中心化世界模型与推理卸载

Guangyuan Liu, Yinqiu Liu, Ruichen Zhang, Nan Ma, Jiawen Kang, Sumei Sun, Abbas Jamalipour, Ping Zhang

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

AI总结 针对SWIPT卫星-地面异构网络中多智能体强化学习样本效率低和协调性差的问题，提出去中心化世界模型与推理卸载框架，通过想象策略训练和边缘协调机制实现快速收敛、高谱效和低约束违规。

Compact LLM Deployment and World Model Assisted Offloading in Mobile Edge Computing

紧凑型大语言模型部署与世界模型辅助的卸载在移动边缘计算中

Ruichen Zhang, Xiaofeng Luo, Jiayi He, Jiawen Kang, Zehui Xiong, Shiwen Mao

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

AI总结 本文研究了移动边缘计算网络中紧凑型大语言模型（LLM）部署和世界模型辅助的推断卸载问题，提出了一种边缘紧凑型LLM部署（ECLD）框架，结合结构化剪枝、低比特量化和知识蒸馏来构建可部署于边缘的LLM变种，并通过四个互补指标评估这些模型。基于这些紧凑模型，提出了一个MEC卸载优化问题，旨在最小化长期平均推断延迟，同时满足设备能耗预算和LLM特定的服务质量约束。为了解决未知且时间变化的网络动态问题，开发了一种世界模型-近端策略优化（PPO）算法，该算法在原策略优化算法中加入了学习的递归世界模型，以提供改进的价值目标和短时间想象回放。

Comments 16 pages, 10 figures

ComBodied Agents: a New Paradigm of Human-Centric Agentic AI

具身融合智能体：以人为中心的智能体人工智能新范式

Qianggang Ding, Xingyao Wang, Rui Feng, Zhibin Wang, Feixiang Yao, Kelong Mao, Hao Sun, Zhiyao Luo, Jiankai Tang, Lei Li, Jiadong Guo, Minheng Ni, Weicong Lin, Chenxi Yang, Hongxiang Gao, Zhenghua Chen, Yang Bai, Min Wu, Jun Cheng, Huazhu Fu, Dacheng Tao, Bang Liu

机构 * Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Mila – Quebec Artificial Intelligence Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） ； Institute of Advanced Intelligence and Computing (IAIC), A*STAR（新加坡科技研究局高级智能与计算研究所） ； Nanjing Medical University（南京医科大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Southeast University（东南大学） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出以人为中心的 Combodied Agents 新范式，整合多类智能体能力形成闭环，聚焦人类状态轨迹建模，推动智能体 AI 从任务完成转向人类持续福祉。

Comments 38 pages, 6 figures, 10 tables

LEGO-Puzzles: How Good Are MLLMs at Multi-Step Spatial Reasoning?

LEGO-Puzzles：多模态大语言模型（MLLMs）在多步骤空间推理上的表现如何？

Kexian Tang, Junyao Gao, Yanhong Zeng, Haodong Duan, Yanan Sun, Zhening Xing, Wenran Liu, Kai Chen, Kaifeng Lyu

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tongji University（同济大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 具身推理 ：manipulation(abstract)；navigation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究推出多步骤空间推理基准LEGO-Puzzles，评估29个顶尖MLLMs，发现其在基础空间推理、多步骤规划任务上远逊于人类，凸显其空间推理能力存在关键局限。

V-JEPA 2.1: Unlocking Dense Features in Video Self-Supervised Learning

V-JEPA 2.1: 解锁视频自监督学习中的密集特征

Lorenzo Mur-Labadia, Matthew Muckley, Amir Bar, Mido Assran, Koustuv Sinha, Mike Rabbat, Yann LeCun, Nicolas Ballas, Adrien Bardes

机构 * FAIR at Meta（Meta的FAIR） ； Universidad de Zaragoza（萨拉戈萨大学） 纠错

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

AI总结 提出V-JEPA 2.1系列自监督模型，通过密集预测损失、深度自监督、多模态分词器和有效缩放，学习图像和视频的密集高质量视觉表示，在多个基准上取得最优性能。

Enfold: Folding World Model Imagination into Predictive Representations for Ultra-Efficient Embodied Control

Enfold：将世界生成器计算融入预测表示以实现高效具身控制

Weili Zeng, Yitong Xing, Fulong Liu, Chengqun Yang, Antao Xiang, Feng Tian, Jingnan Gao, Jisong Cai, Xin Wang, Xiaomin Wu, Yao Mu, Xiaokang Yang, Yichao Yan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences)（齐鲁工业大学（山东省科学院）） 纠错

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

AI总结 Enfold将世界生成器计算融入预测表示，在LIBERO等多任务中实现高效具身控制，大幅降低动作延迟，且能适应场景变化，为具身控制提供了新范式。

Comments project page, https://zwl666666.github.io/enfold/

Visual Generation in the New Era: An Evolution from Atomic Mapping to Agentic World Modeling

新时代的视觉生成：从原子映射到智能世界建模的演进

Keming Wu, Zuhao Yang, Kaichen Zhang, Shizun Wang, Haowei Zhu, Sicong Leng, Zhongyu Yang, Qijie Wang, Sudong Wang, Ziting Wang, Zili Wang, Hui Zhang, Haonan Wang, Hang Zhou, Yifan Pu, Xingxuan Li, Fangneng Zhan, Bo Li, Lidong Bing, Yuxin Song, Ziwei Liu, Wenhu Chen, Jingdong Wang, Xinchao Wang, Xiaojuan Qi, Shijian Lu, Bin Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； StepFun ； MiroMind ； Baidu（百度） ； Fudan University（复旦大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； LMMs-Lab（LMMs实验室） 纠错

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

AI总结 提出五级分类法（原子生成、条件生成、上下文生成、智能生成、世界建模生成），分析流匹配、统一理解与生成模型等关键技术，并指出现有评估高估感知质量而忽视结构、时序和因果缺陷。

Comments Project Page: https://github.com/EvolvingLMMs-Lab/Evolving-Visual-Generation

Context-Dependent Affordance Computation in Vision-Language Models

视觉-语言模型中基于情境的可及性计算

Murad Farzulla

机构 * Dissensus AI ； King’s College London（伦敦国王学院） 纠错

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

AI总结 本研究揭示视觉-语言模型中可及性计算的高度情境依赖性，通过大规模实验显示超过90%的词汇描述受情境影响，提出动态本体投影方法替代静态世界建模。

Comments 33 pages, 13 tables, 3 figures. Code available at: https://github.com/studiofarzulla/semantic-vision

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

4D-WAM: Infusing Spatiotemporal Awareness into World Action Models through Trajectory Fields

4D-WAM：通过轨迹场将时空感知注入世界动作模型

Lishan Yang, Wenxuan Song, Xi Wang, Pingyue Sheng, Zheng Fang, Ziyang Zhou, Junjie He, Haodong Yan, Jiayi Chen, Nan Sun, Qiao Sun, Pengwei Wang, Lingqiao Liu, Yan Wang, Yuxiang Gao, Feras Dayoub, Haoang Li

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

AI总结 本研究提出模型无关的4D-WAM，通过运动对齐与目标对齐两个互补目标，将3D轨迹场的时空知识注入世界动作模型，在多基准实验中显著提升了模型的空间理解等多项性能。

LeapBot-WA: World-Anchor Action Models via Predictive Latent Alignments

LeapBot-WA：通过预测性潜在对齐实现的世界锚定动作模型

Pei Liu, Nan Zheng, Lang Zhang, Daojie Peng, Yanan Zhang, Feilong Kong, Mingyue Feng, Jiachao Liu, Yaonong Wang, Qifeng Chen, Jun Ma

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

AI总结 研究针对世界动作模型依赖像素级视频生成的瓶颈，提出LeapBot-WA，通过预测性潜在对齐建立新范式，引入ISAE弥合模态差距，设计MoT架构，在多数据集上表现出色，实现高效强大的潜在中心范式及零样本鲁棒性和现实世界迁移。

Going with the Flow: Koopman Behavioral Models as Pseudo Planners for Visuo-Motor Dexterity

随流而行：Koopman行为模型作为视觉运动灵巧性的伪规划器

Yunhai Han, Jiaqi Fu, Linhao Bai, Ziyu Xiao, Zhaodong Yang, Yogita Choudhary, Krishna Jha, Chuizheng Kong, Shreyas Kousik, Harish Ravichandar

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出统一行为模型（UBM），将灵巧技能建模为耦合动力系统，确保时间一致性；基于Koopman算子实现线性潜空间，通过在线重规划实现反应性和适应性，在模拟和真实任务中达到或超越现有方法。

Comments Website: https://k-ubm.github.io/

ActionParty: Multi-Subject Action Binding in Generative Video Games

ActionParty：生成视频游戏中的多主体动作绑定

Alexander Pondaven, Ziyi Wu, Igor Gilitschenski, Philip Torr, Sergey Tulyakov, Fabio Pizzati, Aliaksandr Siarohin

机构 * Snap Research（Snap研究院） ； University of Oxford（牛津大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ActionParty，一种可控制多主体的生成视频游戏世界模型，通过引入主体状态标记和空间偏置机制，提升动作关联准确性与身份一致性。

Comments ECCV 2026 - Project page: https://action-party.github.io/

Exact equivariance, kept through training, buys zero-shot generalisation across the symmetry group

精确等变性在训练中保持，实现跨对称群的零样本泛化

Hongbo Wang

机构 * Department of Mathematics, Stony Brook University（石溪大学数学系） 纠错

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

AI总结 通过等变编码器和预测器构建的潜世界模型，其训练损失具有可证明的对称性，从而在仅拟合部分方向动力学时，数学上确定整个轨道上的行为，实现跨对称群的零样本泛化。

Comments 112 pages, 19 figures. v2 adds programme lineage to companion papers (arXiv:2606.13092, 2606.24945, 2606.24946), engages the equivariance-at-scale debate (arXiv:2410.23179), and adds experimental hardening: 5-seed CIs, frame-averaging/canonicalization baselines, a real-robot DROID anchor, a scale-vs-exactness curve. Core claims unchanged. Code: https://github.com/TimothyWang418/se3-ejepa