机器人 / 具身智能

Earth-o1: A Grid-free Observation-native Atmospheric World Model

Earth-o1：一种无网格的观测本征大气世界模型

Junchao Gong, Kaiyi Xu, Wangxu Wei, Siwei Tu, Jingyi Xu, Zili Liu, Hang Fan, Zhiwang Zhou, Tao Han, Yi Xiao, Xinyu Gu, Zhangrui Li, Wenlong Zhang, Hao Chen, Xiaokang Yang, Yaqiang Wang, Lijing Cheng, Pierre Gentine, Wanli Ouyang, Feng Zhang, Zhe-Min Tan, Bowen Zhou, Fenghua Ling, Ben Fei, Lei Bai

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Department of Information Engineering（信息工程系） ； School of Electronic Information and Electrical Engineering（电子信息与电气工程学院） ； Department of Atmospheric and Oceanic Sciences（大气与海洋科学系） ； School of Information Science and Technology（信息科学与技术学院） ； State Key Laboratory of Earth System Numerical Modeling and Application, Institute of Atmospheric Physics（地球系统数值模拟与应用国家重点实验室，大气物理研究所） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence（计算机科学与人工智能学院） ； Department of Earth and Environmental Engineering（地球与环境工程系） ； Chinese Academy of Meteorological Sciences（中国气象科学研究院） ； School of Atmospheric Sciences（大气科学学院） 纠错

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

AI总结 Earth-o1通过直接学习无网格观测数据中的连续三维物理演变，实现对大气状态的自主时空推进，无需传统数值求解器，其预测精度可与现有物理框架相媲美。

HaM-World: Soft-Hamiltonian World Models with Selective Memory for Planning

HaM-World: 带选择性记忆的软哈密顿世界模型用于规划

Haoyun Tang, Haodong Cui, Keyao Xu, Kun Wang, Zhandong Mei

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Nankai University（南开大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 HaM-World通过分解潜在状态为规范子空间和上下文子空间，结合Mamba选择性状态空间记忆，提升规划稳定性与鲁棒性，实现高精度预测和任务完成。

Comments 22 pages, 5 figures. Code: https://github.com/HaoyunT/HaM_World

Sonata: A Hybrid World Model for Inertial Kinematics under Clinical Data Scarcity

Sonata：一种用于临床数据稀缺情况下的六轴躯干IMU表示学习的混合世界模型

Blaise Delaney, Salil Patel, Yuji Xing, Dominic Dootson, Karin Sevegnani, Chrystalina Antoniades

机构 * TimeTrace Labs（TimeTrace实验室） ； NVIDIA ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 Sonata在临床数据稀缺情况下，通过混合世界模型实现了六轴躯干IMU的高效表示学习，具有更强的临床判别能力、前瞻性跌倒风险预测和跨群体迁移能力。

Comments 18 pages, 3 figures

HERMES++: Toward a Unified Driving World Model for 3D Scene Understanding and Generation

HERMES++：迈向统一的驾驶世界模型用于3D场景理解和生成

Xin Zhou, Dingkang Liang, Xiwu Chen, Feiyang Tan, Dingyuan Zhang, Hengshuang Zhao, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Mach Drive ； 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.CV

AI总结 本文提出HERMES++，一种统一的驾驶世界模型，整合3D场景理解和未来几何预测。通过BEV表示、LLM增强世界查询和当前到未来链接等设计，提升驾驶场景的生成与理解能力。

Comments Extended version of ICCV 25 paper HERMES, Code: https://github.com/H-EmbodVis/HERMESV2, Project page: https://h-embodvis.github.io/HERMESV2/

Flying by Inference: Active Inference World Models for Adaptive UAV Swarms

通过推断飞行：用于自适应无人机群的主动推断世界模型

Kaleem Arshid, Ali Krayani, Lucio Marcenaro, David Martin Gomez, Carlo Regazzoni

机构 * Department of Engineering and Naval Architecture (DITEN), University of Genoa（工程与 naval 架构系（DITEN），热那亚大学） ； Intelligent Systems Laboratory, Department of Systems Engineering and Automation, Carlos III University of Madrid（智能系统实验室，系统工程与自动化系，马德里卡洛斯三世大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种专家引导的主动推断框架，用于自适应无人机群轨迹规划。该方法将多无人机轨迹设计转化为分层概率推断问题，通过遗传算法生成专家示范并学习世界模型，实现高效的轨迹规划与动态调整。

Comments Submitted to IEEE journal

Graph World Models: Concepts, Taxonomy, and Future Directions

图世界模型：概念、分类与未来方向

Jiawei Liu, Senqiao Yang, Mingjun Wang, Yu Wang, Bei Yu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文系统阐述了图世界模型的概念，分类了基于关系归纳偏置的三种类型，并探讨了其未来研究方向与挑战。

World2VLM: Distilling World Model Imagination into VLMs for Dynamic Spatial Reasoning

World2VLM: 将世界模型的想象能力蒸馏到VLM中以实现动态空间推理

Wanyue Zhang, Wenxiang Wu, Wang Xu, Jiaxin Luo, Helu Zhi, Yibin Huang, Shuo Ren, Zitao Liu, Jiajun Zhang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Wuhan AI Research（武汉人工智能研究院） 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World2VLM框架，通过蒸馏生成式世界模型的空间想象能力到VLM中，提升动态空间推理性能，优于基线模型和测试时世界模型耦合方法。

Comments The code is available at https://github.com/WanyueZhang-ai/World2VLM. The dataset is available at https://huggingface.co/datasets/WanyueZhang/World2VLM

Stability-Driven Motion Generation for Object-Guided Human-Human Co-Manipulation

面向物体引导的人-人协同操作的稳定性驱动运动生成

Jiahao Xu, Xiaohan Yuan, Xingchen Wu, Chongyang Xu, Kun Li, Buzhen Huang

机构 * Tianjin University（天津大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Sichuan University（四川大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种流匹配框架，通过物体 affordance 和空间配置生成自然且有效的协同操作运动，结合对抗性交互先验和稳定性驱动模拟，提升接触精度和交互稳定性。

Comments CVPR 2026

X-Cache: Cross-Chunk Block Caching for Few-Step Autoregressive World Models Inference

X-Cache：跨块块缓存用于少步自回归世界模型推理

Yixiao Zeng, Jianlei Zheng, Chaoda Zheng, Shijia Chen, Mingdian Liu, Tongping Liu, Tengwei Luo, Yu Zhang, Boyang Wang, Linkun Xu, Siyuan Lu, Bo Tian, Xianming Liu

机构 * AI Infra Team, XPeng Inc.（AI基础设施团队，小鹏汽车） 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X-Cache，一种无需训练的加速方法，通过跨连续生成块缓存而非去噪步骤来提升少步自回归世界模型的推理效率，实现71%的块跳过率和2.6倍的速度提升，同时保持最小的性能下降。

Comments Technical Report

SafeDream: Safety World Model for Proactive Early Jailbreak Detection

SafeDream: 用于主动早期对抗检测的安全世界模型

Bo Yan, Weikai Lin, Yada Zhu, Song Wang

机构 * University of Central Florida（中央佛罗里达大学） ； University of Rochester（罗切斯特大学） ； IBM Research（IBM研究院） 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SafeDream，一种轻量级世界模型框架，通过安全状态模型、CUSUM检测和对比想象组件，实现早期对抗检测，提升检测及时性并降低误报率。

Learning Ad Hoc Network Dynamics via Graph-Structured World Models

通过图结构世界模型学习随机网络动态

Can Karacelebi, Yusuf Talha Sahin, Elif Surer, Ertan Onur

机构 * Department of Computer Engineering, Middle East Technical University, Ankara, Turkiye（中东部技术大学计算机工程系） ； Graduate School of Informatics, Middle East Technical University, Ankara, Turkiye（中东部技术大学信息学院） 纠错

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

AI总结 本文提出G-RSSM模型，通过图结构学习无线网络动态，应用于聚类任务，展示在不同规模网络中有效维持连通性。

Comments 6 pages, 4 figures. Submitted to the IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM) 2026

HY-World 2.0: A Multi-Modal World Model for Reconstructing, Generating, and Simulating 3D Worlds

HY-World 2.0：一个多模态世界模型用于重建、生成和模拟3D世界

Team HY-World, Chenjie Cao, Xuhui Zuo, Zhenwei Wang, Yisu Zhang, Junta Wu, Zhenyang Liu, Yuning Gong, Yang Liu, Bo Yuan, Chao Zhang, Coopers Li, Dongyuan Guo, Fan Yang, Haiyu Zhang, Hang Cao, Jianchen Zhu, Jiaxin Lin, Jie Xiao, Jihong Zhang, Junlin Yu, Lei Wang, Lifu Wang, Lilin Wang, Linus, Minghui Chen, Peng He, Penghao Zhao, Qi Chen, Rui Chen, Rui Shao, Sicong Liu, Wangchen Qin, Xiaochuan Niu, Xiang Yuan, Yi Sun, Yifei Tang, Yifu Sun, Yihang Lian, Yonghao Tan, Yuhong Liu, Yuyang Yin, Zhiyuan Min, Tengfei Wang, Chunchao Guo

机构 * Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 HY-World 2.0通过多模态输入生成高保真3D场景，改进了先前版本，引入了多项创新以提升全景真实性、3D场景理解和规划能力，并升级了WorldStereo和WorldMirror模型，实现了3D世界交互探索。

Comments Project Page: https://3d-models.hunyuan.tencent.com/world/ ; Code: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HY-World-2.0

Beyond State Consistency: Behavior Consistency in Text-Based World Models

超越状态一致性：文本基础世界模型中的行为一致性

Youling Huang, Guanqiao Chen, Junchi Yao, Lu Wang, Fangkai Yang, Chao Du, ChenZhuo Zhao, Pu Zhao, Qingwei Lin, Saravan Rajmohan, Dongmei Zhang

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； MBZUAI ； Peking University（北京大学） ； Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 本文提出行为一致性训练方法，通过改进世界模型与真实环境的功能一致性，提升长期对齐效果，实验显示在WebShop和TextWorld中表现优异，同时保持单步预测质量。

Comments 20 pages, 2 figures

Dreamer-CDP: Improving Reconstruction-free World Models Via Continuous Deterministic Representation Prediction

Dreamer-CDP: 通过连续确定性表示预测改进无重建世界模型

Michael Hauri, Friedemann Zenke

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

AI总结 本文提出Dreamer-CDP，通过连续确定性表示预测提升世界模型性能，在Crafter环境中达到与传统重建方法相当的性能。

From Topology to Trajectory: LLM-Driven World Models For Supply Chain Resilience

从拓扑到轨迹：LLM驱动的世界模型用于供应链韧性

Jia Luo

机构 * Huazhong University and Science and Technology（华中科技大学） 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ReflectiChain框架，通过生成世界模型和回顾代理强化学习，提升供应链韧性，实验显示在极端场景下性能提升显著。

Do LLMs Build Spatial World Models? Evidence from Grid-World Maze Tasks

大型语言模型构建空间世界模型了吗？基于网格世界迷宫任务的证据

Weijiang Li, Yilin Zhu, Rajarshi Das, Parijat Dube

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； MQube Cognition（MQube认知实验室） 纠错

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

AI总结 本文通过迷宫任务评估LLM的空间理解能力，发现其空间推理依赖于表示形式而非任务类型，表明LLM缺乏稳健的空间世界模型。

Toward World Models for Epidemiology

迈向流行病学的世界模型

Zeeshan Memon, Yiqi Su, Christo Kurisummoottil Thomas, Walid Saad, Liang Zhao, Naren Ramakrishnan

机构 * Department of Computer Science, Emory University（埃默里大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学计算机科学系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Worcester Polytechnic Institute（伍斯特理工学院电气与计算机工程系） ； Bradley Department of Electrical and Computer Engineering, Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学布拉德利电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出流行病学世界模型的概念框架，探讨其在政策相关推理中的必要性，通过案例研究展示显式世界建模对处理流行病决策中的挑战的重要性。

Matrix-Game 3.0: Real-Time and Streaming Interactive World Model with Long-Horizon Memory

矩阵游戏3.0：具有长时程记忆的实时和流式交互世界模型

Zile Wang, Zexiang Liu, Jiaxing Li, Kaichen Huang, Baixin Xu, Fei Kang, Mengyin An, Peiyu Wang, Biao Jiang, Yichen Wei, Yidan Xietian, Jiangbo Pei, Liang Hu, Boyi Jiang, Hua Xue, Zidong Wang, Haofeng Sun, Wei Li, Wanli Ouyang, Xianglong He, Yang Liu, Yangguang Li, Yahui Zhou

机构 * Skywork AI（天工AI） 纠错

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

AI总结 矩阵游戏3.0通过改进数据、模型和推理方法，实现了720p实时长视频生成，支持长时程时空一致性，提升了生成效率和质量。

Comments Project page: https://matrix-game-v3.github.io/

Decentralized Collective World Model for Emergent Communication and Coordination

去中心化的集体世界模型用于涌现通信与协调

Kentaro Nomura, Tatsuya Aoki, Tadahiro Taniguchi, Takato Horii

机构 * The University of Osaka（大阪大学） ； Kyoto University（京都大学） ； Ritsumeikan University（立命馆大学） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种去中心化的多智能体世界模型，通过时间扩展的集体预测编码实现通信与协调的同步发展，通过对比学习促进信息对齐，展示了在双智能体轨迹绘制任务中优于非通信模型的协调能力。

Comments Accepted at IEEE ICDL 2025

Grounding Clinical AI Competency in Human Cognition Through the Clinical World Model and Skill-Mix Framework

通过临床世界模型和技能混合框架在人类认知中奠定临床AI能力

Seyed Amir Ahmad Safavi-Naini, Elahe Meftah, Josh Mohess, Pooya Mohammadi Kazaj, Georgios Siontis, Zahra Atf, Peter R. Lewis, Mauricio Reyes, Girish Nadkarni, Roland Wiest, Stephan Windecker, Christoph Grani, Ali Soroush, Isaac Shiri

机构 * Department of Cardiology, Inselspital, Bern University Hospital, University of Bern（伯尔尼大学医院心脏病学系，伯尔尼大学） ； Department of Digital Medicine, Bern University Hospital, University of Bern（伯尔尼大学医院数字医学系，伯尔尼大学） ； Division of Data-Driven and Digital Medicine (D3M), Icahn School of Medicine at Mount Sinai（西奈山伊坎医学院数据驱动与数字医学部） ； Clinical Research Development Center, Amir Oncology Teaching Hospital, Shiraz University of Medical Sciences（设拉子医科大学阿米尔肿瘤教学医院临床研究发展中心） ； Graduate School for Cellular and Biomedical Sciences, University of Bern（伯尔尼大学细胞与生物医学研究生院） ； Faculty of Business and Information Technology, Ontario Tech University（安大略理工大学商业与信息技术学院） ； Department of Radiation Oncology, Inselspital, Bern University Hospital and University of Bern（伯尔尼大学医院放射肿瘤学系，伯尔尼大学） ； ARTORG Center for Biomedical Engineering Research, University of Bern（伯尔尼大学ARTORG生物医学工程研究中心） ； The Charles Bronfman Institute of Personalised Medicine, Icahn School of Medicine at Mount Sinai（西奈山伊坎医学院查尔斯·布朗夫曼个性化医学研究所） ； University Institute of Diagnostic and Interventional Neuroradiology, Inselspital, Bern University Hospital, University of Bern（伯尔尼大学医院诊断与介入神经放射学大学研究所，伯尔尼大学） ； Translational Imaging Center (TIC), Swiss Institute for Translational and Entrepreneurial Medicine（瑞士转化与创业医学研究所转化影像中心） ； Henry D. Janowitz Division of Gastroenterology, Icahn School of Medicine at Mount Sinai（西奈山伊坎医学院亨利·D·雅诺维茨消化内科） 纠错

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

AI总结 本文提出临床世界模型和技能混合框架，通过八维定义临床能力空间，为AI在医疗场景中的能力评估和验证提供结构化方法。

Comments Code, data (Clinical AI Skill-Mix dimension specifications), and an exploratory dashboard are available at https://github.com/Sdamirsa/Clinical-World-Model

CausalVAE as a Plug-in for World Models: Towards Reliable Counterfactual Dynamics

CausalVAE作为世界模型的插件：迈向可靠的反事实动力学

Ziyi Ding, Xianxin Lai, Weiyu Chen, Xiao-Ping Zhang, Jiayu Chen

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； INFIFORCE Intelligent Technology（INFIFORCE智能科技） 纠错

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

AI总结 本文提出CausalVAE作为潜在世界模型的插件模块，通过增强事实预测和反事实检索，提升模型在分布偏移和干预下的鲁棒性，尤其在物理基准上取得显著提升。

Telecom World Models: Unifying Digital Twins, Foundation Models, and Predictive Planning for 6G

电信世界模型：统一数字孪生、基础模型和预测规划用于6G

Hang Zou, Yuzhi Yang, Lina Bariah, Yu Tian, Yuhuan Lu, Bohao Wang, Anis Bara, Brahim Mefgouda, Hao Liu, Yiwei Tao, Sergy Petrov, Salma Cheour, Nassim Sehad, Sumudu Samarakoon, Chongwen Huang, Samson Lasaulce, Mehdi Bennis, Mérouane Debbah

机构 * Research Institute for Digital Future, Khalifa University（哈利法大学数字未来研究所） ； College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息与电子工程学院） ； University of Oulu（奥卢大学） ； Aalto University（阿尔托大学） ； Université de Lorraine, CNRS, CRAN（洛林大学，法国国家科学研究中心，CRAN） 纠错

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

AI总结 本文提出电信世界模型(TWM)，结合数字孪生与基础模型，解决6G网络中动态建模、不确定性处理和多层控制规划问题。

Matrix-game 2.0: An open-source real-time and streaming interactive world model

矩阵游戏2.0：一个开源的实时和流式交互世界模型

Xianglong He, Chunli Peng, Zexiang Liu, Boyang Wang, Yifan Zhang, Qi Cui, Fei Kang, Biao Jiang, Mengyin An, Yangyang Ren, Baixin Xu, Hao-Xiang Guo, Kaixiong Gong, Size Wu, Wei Li, Xuchen Song, Yang Liu, Yangguang Li, Yahui Zhou

机构 * Skywork AI（天工AI） 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Matrix-Game 2.0，通过少步自回归扩散生成长视频，解决传统交互世界模型实时性差的问题，实现25FPS高速生成。

Comments Project Page: https://matrix-game-v2.github.io

A Frame is Worth One Token: Efficient Generative World Modeling with Delta Tokens

一个标记值得一个标记：高效生成世界建模与Delta标记

Tommie Kerssies, Gabriele Berton, Ju He, Qihang Yu, Wufei Ma, Daan de Geus, Gijs Dubbelman, Liang-Chieh Chen

机构 * Amazon（亚马逊） ； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； 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.CV

AI总结 本文提出DeltaTok和DeltaWorld，通过将视频特征差值编码为单个连续标记，实现高效生成世界建模，减少参数和计算量，提升预测多样性。

Comments CVPR 2026. Code and weights: https://deltatok.github.io

Co-Evolving Latent Action World Models

共演潜在动作世界模型

Yucen Wang, Fengming Zhang, De-Chuan Zhan, Li Zhao, Kaixin Wang, Jiang Bian

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

AI总结 本文提出CoLA-World，通过关键预热阶段实现联合学习，解决世界模型与动作模型的协同问题，提升视频模拟质量和下游视觉规划性能。

Physically Interpretable World Models via Weakly Supervised Representation Learning

通过弱监督表征学习实现物理可解释的世界模型

Zhenjiang Mao, Mrinall Eashaan Umasudhan, Ivan Ruchkin

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.LG

AI总结 本文提出PIWM框架，通过弱监督学习实现物理可解释的世界模型，利用物理动态约束提升预测准确性与系统参数恢复能力。

InCoder-32B-Thinking: Industrial Code World Model for Thinking

InCoder-32B-Thinking：工业代码世界模型用于推理

Jian Yang, Wei Zhang, Jiajun Wu, Junhang Cheng, Tuney Zheng, Fanglin Xu, Weicheng Gu, Lin Jing, Yaxin Du, Joseph Li, Yizhi Li, Yan Xing, Chuan Hao, Ran Tao, Ruihao Gong, Aishan Liu, Zhoujun Li, Mingjie Tang, Chenghua Lin, Siheng Chen, Wayne Xin Zhao, Xianglong Liu, Ming Zhou, Bryan Dai, Weifeng Lv

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； IQuest Research ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； ELLIS ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Langboat（朗博特） 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InCoder-32B-Thinking，通过工业代码世界模型生成推理轨迹，评估显示其在通用和工业基准上均取得领先开源结果。

VoxelCodeBench: Benchmarking 3D World Modeling Through Code Generation

VoxelCodeBench：通过代码生成进行3D世界建模的基准测试

Yan Zheng, Florian Bordes

机构 * FAIR at Meta（Meta FAIR） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 本文提出VoxelCodeBench基准，通过代码生成评估3D空间推理能力，发现生成可执行代码易，但生成空间正确输出难，尤其在几何构造和多物体组合上挑战大。

ModTrans: Translating Real-world Models for Distributed Training Simulator

ModTrans：用于分布式训练模拟器的现实世界模型翻译

Yi Lyu

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

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

AI总结 ModTrans通过将现实世界模型转换为分布式训练模拟器输入，解决了现有模拟器无法导入真实模型的问题，降低了ML研究者的使用门槛。

DLWM: Dual Latent World Models enable Holistic Gaussian-centric Pre-training in Autonomous Driving

DLWM：双潜在世界模型实现自动驾驶中的整体高斯中心预训练

Yiyao Zhu, Ying Xue, Haiming Zhang, Guangfeng Jiang, Wending Zhou, Xu Yan, Jiantao Gao, Yingjie Cai, Bingbing Liu, Zhen Li, Shaojie Shen

机构 * HKUST（香港科技大学） ； CUHK-SZ（香港中文大学（深圳）） ； USTC（中国科学技术大学） ； Huawei Foundation Model Department（华为基础模型部门） 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DLWM，通过双潜在世界模型实现自动驾驶中的整体高斯中心预训练，提升3D占用感知、4D占用预测和运动规划性能。

Comments Accepted by CVPR 2026