机器人 / 具身智能

One Model for All Tasks: Leveraging Efficient World Models in Multi-Task Planning

一个模型用于所有任务：利用高效的world models进行多任务规划

Yuan Pu, Yazhe Niu, Jia Tang, Junyu Xiong, Shuai Hu, Hongsheng Li

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong MMLab（香港中文大学 MMLab） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Novosibirsk State University（新西伯利亚州立大学） ； Centre for Perceptual and Interactive Intelligence（感知与交互智能中心） 纠错

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

AI总结 ScaleZero通过混合专家架构和动态参数扩展策略，实现单一模型在多任务规划中的高效性能。

Comments 55 pages, 20 figures. Accepted as a conference paper at ICLR 2026

Latent Particle World Models: Self-supervised Object-centric Stochastic Dynamics Modeling

潜在粒子世界模型：自监督的以对象为中心的随机动态建模

Tal Daniel, Carl Qi, Dan Haramati, Amir Zadeh, Chuan Li, Aviv Tamar, Deepak Pathak, David Held

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Brown University（布朗大学） ； Lambda ； Technion（技术学院） 纠错

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

AI总结 LPWM通过自监督学习实现现实世界多对象数据的随机动态建模，并在决策制定中展现卓越性能。

Comments ICLR 2026 Oral. Project webpage: https://taldatech.github.io/lpwm-web

Contextual Latent World Models for Offline Meta Reinforcement Learning

上下文潜在世界模型用于离线元强化学习

Mohammadreza Nakheai, Aidan Scannell, Kevin Luck, Joni Pajarinen

机构 * Aalto University（阿alto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.LG

AI总结 本文提出上下文潜在世界模型，通过联合训练潜在世界模型和上下文编码器，提升任务表示的表达能力，从而增强跨任务泛化性能。

COMBAT: Conditional World Models for Behavioral Agent Training

COMBAT：基于行为代理训练的条件世界模型

Anmol Agarwal, Pranay Meshram, Sumer Singh, Saurav Suman, Andrew Lapp, Shahbuland Matiana, Louis Castricato, Spencer Frazier

机构 * Overworld AI ； Indian Institute of Science Education and Research Bhopal（印度科学教育与研究学院博帕尔分校） 纠错

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

AI总结 COMBAT通过在Tekken 3中训练实时动作控制的世界模型，利用扩散模型模拟动态对手，实现对玩家行为的响应性训练。

MetaMind: General and Cognitive World Models in Multi-Agent Systems by Meta-Theory of Mind

MetaMind: 多智能体系统中通过元理论思维实现通用和认知世界模型

Lingyi Wang, Rashed Shelim, Walid Saad, Naren Ramakrishna

机构 * Department of Electrical（电气工程系） ； Department of Computer Science, Virginia Tech, USA（计算机科学系，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.AI

AI总结 MetaMind通过元理论思维框架，使多智能体系统中的智能体能够自主推理他人目标与信念，实现零样本泛化与自监督学习。

DreamWorld: Unified World Modeling in Video Generation

DreamWorld: 视频生成中的统一世界建模

Boming Tan, Xiangdong Zhang, Ning Liao, Yuqing Zhang, Shaofeng Zhang, Xue Yang, Qi Fan, Yanyong Zhang

机构 * University of Science（科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China.（上海交通大学） ； Nanjing University, Suzhou, China.（南京大学） 纠错

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

AI总结 DreamWorld通过联合世界建模范式和约束退火技术，提升视频生成的世界一致性，优于现有方法。

Inference-time Physics Alignment of Video Generative Models with Latent World Models

视频生成模型的推理时间物理对齐：基于潜在世界模型

Jianhao Yuan, Xiaofeng Zhang, Felix Friedrich, Nicolas Beltran-Velez, Melissa Hall, Reyhane Askari-Hemmat, Xiaochuang Han, Nicolas Ballas, Michal Drozdzal, Adriana Romero-Soriano

机构 * FAIR, Meta Superintelligence Labs ； University of Oxford ； Mila - Qu\' e bec AI Institute ； Columbia University ； McGill University ； Canada CIFAR AI Chair 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WMReward方法，通过潜在世界模型提升视频生成的物理合理性，实验表明在多个生成设置中显著提高物理合理性，并在ICCV 2025挑战中取得第一名。

Comments 22 pages, 10 figures

The Trinity of Consistency as a Defining Principle for General World Models

一致性三元组作为一般世界模型的定义原则

Jingxuan Wei, Siyuan Li, Yuhang Xu, Zheng Sun, Junjie Jiang, Hexuan Jin, Caijun Jia, Honghao He, Xinglong Xu, Xi bai, Chang Yu, Yumou Liu, Junnan Zhu, Xuanhe Zhou, Jintao Chen, Xiaobin Hu, Shancheng Pang, Bihui Yu, Ran He, Zhen Lei, Stan Z. Li, Conghui He, Shuicheng Yan, Cheng Tan

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

AI总结 本文提出一致性三元组作为定义通用世界模型的原则，通过系统回顾多模态学习的演变，引入CoW-Bench基准测试，明确未来发展方向。

Comments 119 pages, 50 figures

K-Search: LLM Kernel Generation via Co-Evolving Intrinsic World Model

K-Search: 通过共进化内在世界模型生成LLM内核

Shiyi Cao, Ziming Mao, Joseph E. Gonzalez, Ion Stoica

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 K-Search通过共进化内在世界模型生成LLM内核，显著优于现有进化搜索方法，实现高效内核优化。

UniFuture: A 4D Driving World Model for Future Generation and Perception

UniFuture: 一个面向未来生成与感知的4D驾驶世界模型

Dingkang Liang, Dingyuan Zhang, Xin Zhou, Sifan Tu, Tianrui Feng, Xiaofan Li, Yumeng Zhang, Mingyang Du, Xiao Tan, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

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

AI总结 UniFuture通过统一4D建模提升自动驾驶中的未来生成与几何感知能力。

Comments Accepted by ICRA 2026

Code World Models for Parameter Control in Evolutionary Algorithms

用于进化算法参数控制的代码世界模型

Camilo Chacón Sartori, Guillem Rodríguez Corominas

机构 * ICN2 -- Catalan Institute of Nanoscience ； Nanotechnology, Barcelona, Spain Artificial Intelligence Research Institute (IIIA-CSIC), Barcelona, Spain Universitat Polit\` e cnica de Catalunya (UPC), Barcelona, Spain 纠错

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

AI总结 本文提出利用代码世界模型进行进化算法参数控制，通过模拟器实现高效突变强度选择，在多个基准测试中表现出色。

Solaris: Building a Multiplayer Video World Model in Minecraft

Solaris：在Minecraft中构建多玩家视频世界模型

Georgy Savva, Oscar Michel, Daohan Lu, Suppakit Waiwitlikhit, Timothy Meehan, Dhairya Mishra, Srivats Poddar, Jack Lu, Saining Xie

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 Solaris通过多玩家数据系统和分阶段训练方法，在Minecraft中构建了能模拟多视角观测的视频世界模型，提升了多代理交互的建模能力。

Comments Project website: https://solaris-wm.github.io/

Geometric Priors for Generalizable World Models via Vector Symbolic Architecture

基于向量符号架构的几何先验用于通用世界模型

William Youngwoo Chung, Calvin Yeung, Hansen Jin Lillemark, Zhuowen Zou, Xiangjian Liu, Mohsen Imani

机构 * University of California Irvine（加州大学伊文斯分校） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 本文提出基于向量符号架构的几何先验方法，通过学习复数空间的群结构，实现高效且可解释的世界模型，提升多步组合和泛化能力。

Comments 9 pages, accepted to Neurips 2025 Workshop Symmetry and Geometry in Neural Representations

RAYNOVA: Scale-Temporal Autoregressive World Modeling in Ray Space

RAYNOVA：在射线空间中实现尺度-时间自回归世界建模

Yichen Xie, Chensheng Peng, Mazen Abdelfattah, Yihan Hu, Jiezhi Yang, Eric Higgins, Ryan Brigden, Masayoshi Tomizuka, Wei Zhan

机构 * Applied Intuition ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 RAYNOVA通过双因果自回归框架实现尺度-时间自回归世界建模，在驾驶场景中实现多视角视频生成，具有更高的吞吐量和可控性。

Comments Accepted by CVPR 2026; Project website: https://raynova-ai.github.io/

MRI Contrast Enhancement Kinetics World Model

MRI对比增强动力学世界模型

Jindi Kong, Yuting He, Cong Xia, Rongjun Ge, Shuo Li

机构 * Case Western Reserve University（凯斯西储大学） ； Jiangsu Cancer Hospital（江苏癌症医院） ； Southeast University（东南大学） 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MRI CEKWorld模型，通过时空一致性学习解决MRI对比增强动力学建模中的时间连续性和内容一致性问题。

Comments Accepted by CVPR 2026

When World Models Dream Wrong: Physical-Conditioned Adversarial Attacks against World Models

当世界模型做梦错误：针对世界模型的物理条件对抗攻击

Zhixiang Guo, Siyuan Liang, Andras Balogh, Noah Lunberry, Rong-Cheng Tu, Mark Jelasity, Dacheng Tao

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Szeged（塞格德大学） 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PhysCond-WMA攻击方法，通过扰动物理条件通道诱导世界模型的语义、逻辑或决策层面的扭曲，揭示生成式世界模型的安全性漏洞。

Geometry-Aware Rotary Position Embedding for Consistent Video World Model

面向一致视频世界模型的几何感知旋转位置嵌入

Chendong Xiang, Jiajun Liu, Jintao Zhang, Xiao Yang, Zhengwei Fang, Shizun Wang, Zijun Wang, Yingtian Zou, Hang Su, Jun Zhu

机构 * Dept. of Comp. Sci. and Tech., Institute for AI, BNRist Center, THBI Lab, Tsinghua-Bosch Joint ML Center, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系、人工智能研究院、BNRist中心、THBI实验室、清华-博世联合机器学习中心、清华大学） ； Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（北京人民大学人工智能学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Peking University（北京大学） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） 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ViewRope和几何感知帧稀疏注意力，通过引入相机射线方向提升视频世界模型的长期一致性与效率。

World Model Failure Classification and Anomaly Detection for Autonomous Inspection

自主检测机器人的世界模型故障分类与异常检测

Michelle Ho, Muhammad Fadhil Ginting, Isaac R. Ward, Andrzej Reinke, Mykel J. Kochenderfer, Ali-akbar Agha-Mohammadi, Shayegan Omidshafiei

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Field AI 纠错

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

AI总结 本文提出了一种结合监督分类与异常检测的混合框架，用于自主检测任务中的故障分类和异常检测，实现了超过90%的准确率。

stable-worldmodel-v1: Reproducible World Modeling Research and Evaluation

stable-worldmodel-v1: 可复现的世界建模研究与评估

Lucas Maes, Quentin Le Lidec, Dan Haramati, Nassim Massaudi, Damien Scieur, Yann LeCun, Randall Balestriero

机构 * Mila & Université de Montréal（Mila与蒙特利尔大学） ； New York University（纽约大学） ； Brown University（布朗大学） ； Samsung SAIL（三星SAIL） 纠错

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

AI总结 stable-worldmodel-v1 提供了一个模块化、可复现的世界模型研究生态系统，支持标准化环境和持续学习研究，并用于评估DINO-WM的零样本鲁棒性。

Horizon Imagination: Efficient On-Policy Rollout in Diffusion World Models

地平线想象：在扩散世界模型中实现高效的 on-policy 滚动

Lior Cohen, Ofir Nabati, Kaixin Wang, Navdeep Kumar, Shie Mannor

机构 * Technion（技术学院） ； 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 本文提出地平线想象方法，通过并行去噪和子帧预算优化，在扩散世界模型中实现高效的 on-policy 滚动，提升生成质量与控制性能。

Comments This paper will be published in the ICLR 2026 proceedings

World Models for Policy Refinement in StarCraft II

为《星际2》政策细化设计的世界模型

Yixin Zhang, Ziyi Wang, Yiming Rong, Haoxi Wang, Jinling Jiang, Shuang Xu, Haoran Wu, Shiyu Zhou, Bo Xu

机构 * The Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（认知与决策智能复杂系统重点实验室，自动化研究所，中国科学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（人工智能学院，中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 StarWM为《星际2》政策细化设计的世界模型，通过预测未来观察和结构化文本表示提升策略决策性能。

From Snapshot Sensing to Persistent EM World Modeling: A Generative-Space Perspective for ISAC

从快照感知到持久电磁世界建模：一种面向ISAC的生成空间视角

Pin-Han Ho, Haoran Mei, Limei Peng, Yiming Miao, Kairan Liang, Yan Jiao

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

AI总结 本文提出一种基于生成空间的毫米波感知框架，通过低维激励空间实现灵活、可扩展的持续电磁世界建模，避免了快照感知的局限性。

Comments 7 pages, 6 figures/tables

ResWorld: Temporal Residual World Model for End-to-End Autonomous Driving

ResWorld: 用于端到端自动驾驶的时序残差世界模型

Jinqing Zhang, Zehua Fu, Zelin Xu, Wenying Dai, Qingjie Liu, Yunhong Wang

机构 * State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University, Beijing, China（虚拟现实技术与系统国家重点实验室，北京航空航天大学） ； Zhongguancun Laboratory, Beijing, China（中关村实验室） ； Beijing Jingwei Hirain Technologies Co., Inc.（北京京wei Hirain科技有限公司） ； Hangzhou Innovation Institute, Beihang University, Hangzhou, China（杭州创新研究院，北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 ResWorld通过时序残差世界模型和未来引导轨迹细化模块，提升端到端自动驾驶的规划性能。

Comments ICLR 2026

World of Workflows: A Benchmark for Bringing World Models to Enterprise Systems

世界工作流：一个将世界模型引入企业系统的基准

Lakshya Gupta, Litao Li, Yizhe Liu, Sriram Ganapathi Subramanian, Kaheer Suleman, Zichen Zhang, Haoye Lu, Sumit Pasupalak

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

AI总结 World of Workflows提出一个基于ServiceNow的企业系统基准，揭示前沿LLMs在动态建模中的盲区，并强调基于现实世界建模的可靠性需求。

ConsisDrive: Identity-Preserving Driving World Models for Video Generation by Instance Mask

ConsisDrive: 用于视频生成的实例掩码驾驶世界模型

Zhuoran Yang, Yanyong Zhang

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 ConsisDrive通过实例掩码注意力和损失机制提升驾驶视频生成质量及自动驾驶性能。

Hunyuan-GameCraft-2: Instruction-following Interactive Game World Model

Hunyuan-GameCraft-2：基于指令的交互式游戏世界模型

Junshu Tang, Jiacheng Liu, Jiaqi Li, Longhuang Wu, Haoyu Yang, Penghao Zhao, Siruis Gong, Xiang Yuan, Shuai Shao, Linfeng Zhang, Qinglin Lu

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯 Hunyuan） 纠错

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

AI总结 Hunyuan-GameCraft-2通过自然语言提示等多模态交互方式，实现更灵活的生成游戏世界建模，提升交互性和因果一致性。

Comments Technical Report, Project page:https://hunyuan-gamecraft-2.github.io/, Demo:https://hunyuan.tencent.com/game/game-craft

Vision-Centric 4D Occupancy Forecasting and Planning via Implicit Residual World Models

基于隐式残差世界模型的视觉导向4D占用预测与规划

Jianbiao Mei, Yu Yang, Xuemeng Yang, Licheng Wen, Jiajun Lv, Botian Shi, Yong Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 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IR-WM，通过隐式残差世界模型提升自动驾驶中的4D占用预测与轨迹规划精度。

Comments ICRA 2026

Neural Sabermetrics with World Model: Play-by-play Predictive Modeling with Large Language Model

基于世界模型的神经棒球统计学：利用大语言模型进行逐局预测建模

Young Jin Ahn, Yiyang Du, Zheyuan Zhang, Haisen Kang

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

AI总结 本文提出基于世界模型的神经棒球统计学，利用大语言模型预测棒球比赛发展，实验证明其在预测投球和挥棒决策上的有效性。

Dual Mind World Model Inspired Network Digital Twin for Access Scheduling

双心智世界模型启发网络数字孪生访问调度框架

Hrishikesh Dutta, Roberto Minerva, Noel Crespi

机构 * Data Intelligence and Communication Engineering Lab（数据智能与通信工程实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于双心智世界模型的数字孪生调度框架，通过结合预测规划与符号模型优化，实现适应动态网络环境的智能调度策略。

LIVE: Long-horizon Interactive Video World Modeling

LIVE: 长时距交互视频世界建模

Junchao Huang, Ziyang Ye, Xinting Hu, Tianyu He, Guiyu Zhang, Shaoshuai Shi, Jiang Bian, Li Jiang

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Microsoft Research（微软研究院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Voyager Research, Didi Chuxing Project（Voyager研究，滴滴出行项目） 纠错

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

AI总结 LIVE通过循环一致性目标限制误差累积，无需教师蒸馏，实现长时距交互视频世界建模，取得最优性能。

Comments 18 pages, 22 figures