机器人 / 具身智能

Textual Belief States for World Models: Identifiable Representation Learning Under Strict Mediation

用于世界模型的文本信念状态：严格中介下的可识别表示学习

Xiang Gao, Kaiwen Dong, Yuguang Yao, Padmaja Jonnalagedda, Kamalika Das

机构 * Intuit AI Research（Intuit AI研究） 纠错

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

AI总结 提出严格中介原则解决LLM中历史旁路导致的潜在状态不可识别问题，引入离散文本潜在状态和因子化GRPO方法，在TextWorld和ScienceWorld上实现表示质量和滚动性能显著提升。

CascadeOcc: Rethinking 3D Occupancy World Models with Cascaded VQ Representations

CascadeOcc: 用级联VQ表示重新思考3D占用世界模型

Kyumin Hwang, Wonhyeok Choi, Jaeyeul Kim, Jihun Park, Daehee Park, Sunghoon Im

机构 * Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology (DGIST)（大邱庆北科学技术院） 纠错

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

AI总结 提出CascadeOcc，一种通过级联向量量化机制在自回归框架中利用占用表示内在结构层次，实现从粗到细的3D场景预测和运动规划，在4D占用预测和运动规划基准上取得优越性能。

Comments Accepted to IEEE Signal Processing Letters (SPL), 2026

A Generalization Theory for JEPA-Based World Models

基于JEPA的世界模型的泛化理论

Jingyi Cui, Qi Zhang, Hongwei Wen, Yisen Wang

机构 * State Key Lab of General AI, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院通用人工智能国家重点实验室） ； University of Sydney（悉尼大学） 纠错

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

AI总结 本文首次为JEPA世界模型建立泛化理论，将其预训练表述为条件谱图学习问题，并证明JEPA目标等价于动作条件共现矩阵的低秩分解，进而推导出有限样本泛化界，揭示了潜在维度在近似误差与样本误差之间的权衡。

LithoDreamer: A Physics-Informed World Model for Multi-Stage Computational Lithography

LithoDreamer: 一种用于多阶段计算光刻的物理信息世界模型

Yuqi Jiang, Yumeng Liu, Zimu Li, Jinyuan Deng, Qian Jin, Yucheng Cui, Yu Li, Xunzhao Yin, Qi Sun, Cheng Zhuo

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出首个物理信息世界模型LithoDreamer，将光刻流程建模为决策驱动的多步演化系统，通过对比变分优化实现可解释干预，在正向演化和逆向规划中达到最优性能。

Comments Correspondence to: Qi Sun <qisunchn \at zju \dot edu \dot cn>

Journal ref Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML), Jul. 6-11, 2026

Hypergraph Normal World Models for Logical Visual Anomaly Detection

超图常态世界模型用于逻辑视觉异常检测

Weizhi Nie, Zibo Xu, Weijie Wang, Yuting Su

机构 * Tianjin University（天津大学） 纠错

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

AI总结 提出超图常态世界模型，利用DINOv2补丁令牌构建超图统计，通过信息商分离局部、关系和超边证据，在MVTec LOCO上逻辑异常AUROC从0.8434提升至0.9279。

Comments 20 pages, 10 figures

World Models in Pieces: Structural Certification for General Agents

分片世界模型：通用智能体的结构化认证

Yikai Lu, Yifei Wu, Xinyu Lu, Tongxin Li

机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, Shenzhen, China（香港中文大学（深圳）数据科学学院） 纠错

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

AI总结 针对通用智能体在大世界场景下无法普遍胜任的问题，提出结构化认证框架，通过深度组合目标过滤特定转移，证明世界模型具有O(1/n)+O(δ)误差界，实现可认证部署。

Comments 30 pages, camera-ready version in ICML 2026

RoBoSR: Structured Scene Representations for Embodied Robotic Reasoning

RoBoSR：面向具身机器人推理的结构化场景表示

Kewei Hu, Wanchan Yu, Fangwen Chen, Jing Jiajian, Zimeng Li, Ying Wei, Tianhao Liu, Michael Zhang, Hanwen Kang

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

AI总结 提出RoBoSR，一种基于语义对象中心场景图的中间结构表示，将操作建模为逐步状态转换，实现因果推理和长期任务规划，并在零样本泛化中优于提示方法和经典TAMP基线。

Beyond the Autoregressive Horizon: A Comprehensive Survey of Diffusion Models, World Modelling, and State Space Models for Code

超越自回归视野：扩散模型、世界模型和状态空间模型在代码领域的综合综述

Kishan Maharaj, Ashita Saxena, Srikanth Tamilselvam

机构 * IBM 纠错

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

AI总结 综述扩散模型、代码世界模型和状态空间模型在代码生成中的潜力，以克服自回归模型在全局规划、长程依赖和执行语义方面的局限，并展望“系统2”代码生成智能体。

Comments 14 Pages, 1 Table, 1 Figure

Compression and Retrieval: Implicit Memory Retrieval for Video World Models

压缩与检索：视频世界模型的隐式记忆检索

Zhan Peng, Jie Ma, Huiqiang Sun, Chong Gao, Zhijie Xue, Zhiyu Pan, Zhiguo Cao, Jun Liang, Jing Li

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； HUJING Digital Media & Entertainment Group（虎鲸数字媒体与娱乐集团） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

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

AI总结 提出注意力驱动的隐式记忆检索机制CaR，通过位置编码注入视角信息实现灵活检索，并引入轻量级上下文压缩网络，在构建的SceneFly数据集上取得SOTA结果并展现强泛化性。

Comments Project page: 3DV-Team/CaR" target="_blank" rel="noopener">https://github.com/Orange-3DV-Team/CaR

Learning a Normal World Model for Few-Shot Boundary-Calibrated Abnormality Detection

学习正常世界模型用于少样本边界校准的异常检测

Weizhi Nie, Weichao Liu, Weijie Wang, Yuting Su

机构 * Tianjin University（天津大学） 纠错

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

AI总结 提出超图熵正常世界模型，通过正常事件学习正常世界并用少量异常样本校准边界，在NASA C-MAPSS数据集上实现强零样本和少样本异常检测性能。

Comments 23 pages,8 figures, 10 tables

VegSim: A Geospatial World Model for Scenario-Conditioned Vegetation Simulation

VegSim：一种用于情景条件植被模拟的地理空间世界模型

Irene Iele, Elena Mulero Ayllón, Paolo Soda, Matteo Tortora

机构 * Università Campus Bio-Medico di Roma（罗马生物医学大学） ； Umeå University（于默奥大学） ； University of Genoa（热那亚大学） 纠错

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

AI总结 提出VegSim，一种地理空间世界模型，通过可控制的未来气象输入，实现情景条件植被模拟，在分布内和分布外数据上均优于基线模型。

Social World Model for Lifelong Social Intelligence

社会世界模型：面向终身社会智能

Yu Luo

机构 * Central South University（中南大学） 纠错

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

AI总结 提出社会世界模型，将社交互动分解为五个维度构建闭环学习框架，并配套数据合成机制与终身学习基准，使小模型可持续获取社会协调能力。

Comments 13 pages, 2 figures

BadDreamer: Transferable Backdoor Attacks against Video World Models for Autonomous Driving

BadDreamer: 针对自动驾驶视频世界模型的可迁移后门攻击

Zhe Shuai, Xiaopeng Xie, Yikun Zeng

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出BadDreamer，一种针对自动驾驶视频世界模型的可迁移时空后门攻击，通过污染未来帧中的触发-擦除序列，使模型在物理触发出现时幻觉化障碍物消失，进而误导下游动作预测。

Comments 19 pages, 8 figures, 3 tables. Preprint

Current World Models Lack a Persistent State Core

当前世界模型缺乏持久状态核心

Jinpeng Lu, Dexu Zhu, Haoyuan Shi, Linghan Cai, Guo Tang, Yinda Chen, Jie Cao, Duyu Tang, Yi Zhang, Yong Dai, Xiaozhu Ju

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics (X-Humanoid)（北京人形机器人创新中心） ； NLPR, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Dresden University of Technology（德累斯顿工业大学） ； 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WRBench基准测试，发现现有世界模型在观测中断时无法维持世界状态演化，强调物理状态核稳定性应成为世界模型设计首要目标。

Comments 39 pages, 16 figures

MoVerse: Real-Time Video World Modeling with Panoramic Gaussian Scaffold

MoVerse: 基于全景高斯支架的实时视频世界建模

Yang Zhou, Ziheng Wang, Yuqin Lu, Haofeng Liu, Jun Liang, Shengfeng He, Jing Li

机构 * South China University of Technology ； Columbia University ； Orange Team, Youku Moku-Lab, HUJING Digital Media \& Entertainment Group ； Singapore Management University 纠错

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

AI总结 提出MoVerse，从单张窄视场图像实时构建可交互漫游的360度全景世界，通过拓扑感知扩散补全视场、全景几何残差预测生成3D高斯支架，并结合双向扩散教师蒸馏为因果自回归学生实现低延迟视频渲染。

Comments Project Page: https://orange-3dv-team.github.io/MoVerse/

Future Dynamic 3D Reconstruction: A 3D World Model with Disentangled Ego-Motion

未来动态3D重建：一种具有解耦自运动的3D世界模型

Nils Morbitzer, Jonathan Evers, Artem Savkin, Thomas Stauner, Nassir Navab, Federico Tombari, Stefano Gasperini

机构 * Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） 纠错

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

AI总结 提出FR3D世界模型，通过解耦场景3D演化与智能体轨迹，利用教师-学生蒸馏策略实现从单目观测到未来动态3D重建的几何一致性和零样本泛化。

Comments ICML 2026. Project page: https://fr3d-wm.github.io

MaineCoon: Pursuing A Real-Time Audio-Visual Social World Model

MaineCoon: 追求实时音视频社交世界模型

Lichen Bai, Tianhao Zhang, Shitong Shao, Dingwei Tan, Qiyu Zhong, Zhengpeng Xie, Haopeng Li, Qinghao Huang, Dandan Shen, Tengjiao Ji, Wei Wang, Peicheng Wu, Yuxuan Zhao, Xiangyu Zhu, Welly Luo, Shurui Yang, Zeke Xie

机构 * Catnip AI Team（Catnip AI团队） 纠错

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

AI总结 提出MaineCoon，首个22B参数的实时音视频自回归模型，支持单GPU上高达47.5 FPS的流式生成和亚秒级交互，专为社交互动应用优化，引入自重采样、跨模态对齐、领域偏好优化和强化在线策略蒸馏等技术。

Comments 32 pages, 13 figures, 3 tables

Mind-Studio: Executable World Models with Lookahead Evaluation for Partially Observable Games

Mind-Studio: 针对部分可观测游戏的可执行世界模型与前向评估

Yifei Dong, Mingen Zheng, Linquan Wu, Jeff Z. Pan, Jiaxin Bai

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； 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.AI

AI总结 提出Mind-Studio框架，利用大语言模型从轨迹合成可执行的pygame风格世界模型，通过K步前向保真度协议评估，在Montezuma's Revenge等游戏中显著提升预测准确性和子目标验证。

Comments 12 pages, 2 figures

Medical world models: representing medical states, modelling clinical dynamics and guiding intervention policies

医疗世界模型：表示医疗状态、建模临床动态与指导干预策略

Ke Liu, Mengxuan Li, Yanyi Bao, Tianyun Zhang, Chong Chu, Jiajun Bu, Haishuai Wang

机构 * College of Computer Science, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； School of Medicine, Zhejiang University（浙江大学医学院） ； Department of Biomedical Informatics, Harvard University（哈佛大学生物医学信息学系） 纠错

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

AI总结 本文提出医疗世界模型框架，通过构建患者状态、建模临床动态和支持干预决策，推动医疗AI从静态诊断向动态模拟演进。

BadWorld: Adversarial Attacks on World Models

BadWorld：对世界模型的对抗攻击

Linghui Shen, Mingyue Cui, Xingyi Yang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 提出BadWorld框架，通过自监督速度攻击和轨迹自适应双层优化，对自回归视觉世界模型进行无标签对抗攻击，暴露其结构脆弱性。

Comments Project Page: https://linghuiishen.github.io/BadWorld/

BRICKS-WM: Building Reusability via Interface Composition Kinetics for Structured World Models

BRICKS-WM：通过接口组合动力学构建结构化世界模型的可重用性

Shaowei Zhang, Jiahan Cao, Xunlan Zhou, Shenghua Wan, De-Chuan Zhan

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China（南京大学人工智能学院） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University, China（南京大学智能科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 提出BRICKS-WM框架，将全局动力学分解为通过潜在接口交互的独立模块（如智能体和背景），实现冻结背景模块跨智能体重用，避免从头训练。

GraphWorld: Long-Horizon Planning with World Models for End-to-End Autonomous Driving

GraphWorld: 基于世界模型的长时域规划实现端到端自动驾驶

Ziying Song, Caiyan Jia, Lin Liu, Lei Yang, Shengkai Zhang, Feiyang Jia, Fengda Zhao, Peiliang Wu, Shaoqing Xu, Chen Lv, Yadan Luo

机构 * Beijing Key Laboratory of Traffic Data Mining and Embodied Intelligence, School of Computer Science and Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大学计算机科学与技术学院，交通数据挖掘与具身智能北京市重点实验室） ； School of Artificial Intelligence (School of Software), Yanshan University（燕山大学人工智能学院（软件学院）） ； School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学机械与航空航天工程学院） ； University of Macau（澳门大学） ； The University of Queensland（昆士兰大学） 纠错

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

AI总结 提出GraphWorld框架，通过潜在世界建模增强长时域规划，利用自车中心交互图建模邻车关系，并基于世界状态条件规划实现安全轨迹生成，显著降低碰撞率。

Comments 16 pages, 5 figures

Object Tokens as a Bridge Between Segmentation and Visual Question Answering in Robotic Surgery

对象标记作为机器人手术中分割与视觉问答的桥梁

Yiping Li, Ronald de Jong, Romy van Jaarsveld, Franco Badaloni, Gino Kuiper, Jelle Ruurda, Josien Pluim, Marcel Breeuwer

机构 * Department of Biomedical Engineering, Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学生物医学工程系） ； Department of Electrical Engineering, Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学电气工程系） ； Department of Surgery, University Medical Center Utrecht（乌得勒支大学医学中心外科） 纠错

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

AI总结 提出统一框架，联合像素级分割与视觉问答，通过VLM生成对象标记引导答案预测和分割掩码，在RAMIE和EndoVis18数据集上优于基线方法。

CausalDrive: Real-time Causal World Models for Autonomous Driving

CausalDrive: 用于自动驾驶的实时因果世界模型

Tianyi Yan, Huan Zheng, Dubing Chen, Meizhi Qu, Yingying Shen, Lijun Zhou, Mingfei Tu, Bing Wang, Guang Chen, Hangjun Ye, Haiyang Sun, Cheng-zhong Xu, Jianbing Shen

机构 * SKL-IOTSC, CIS, University of Macau（澳门大学协同创新研究院，科技学院） ； Xiaomi EV（小米汽车） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） 纠错

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

AI总结 提出CausalDrive，一种可控、实时的驾驶世界渲染器，通过因果预测和Context-Forced DMD架构实现交互式模拟，支持闭环评估、强化学习后训练和人在环仿真。

How Should World Models Be Evaluated for Embodied Decision-Making? A Decision-Making-Centric Position

世界模型应如何评估？一个以决策为中心的立场

Yang Yu, Shiyuan Zhang, Yifei Sheng, Haoxiang Ren, Haoxin Lin

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； Cirquar Technologies 纠错

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

AI总结 本文指出世界模型评估中声明与证据不匹配的问题，提出以决策为中心的评估框架，强调反事实推理、策略优化等能力，并定义L0-L7评估阶梯。

EPM-JEPA: Operator-Side Experience Modulation in JEPA-Family World Models

EPM-JEPA：JEPA系列世界模型中的算子侧经验调制

Vedant Pandya

机构 * School of Artificial Intelligence and Data Engineering (SAIDE), Indian Institute of Technology Jodhpur（印度理工学院焦特布尔分校人工智能与数据工程学院） 纠错

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

AI总结 提出EPM-JEPA，通过LoRA在权重层面调制预测器，以应对测试时动态偏移；实验表明其优于无记忆基线，但效果弱于预期，并揭示了三种独立动力学过程。

Comments 16 pages, 5 figures, 9 tables, 5 code listings. Pre-registered experimental study with mechanism analysis

ProPlay: Procedural World Models for Self-Evolving LLM Agents

ProPlay: 用于自我进化LLM智能体的程序化世界模型

Yijun Ma, Zehong Wang, Yiyang Li, Ziming Li, Xiaoguang Guo, Weixiang Sun, Chuxu Zhang, Yanfang Ye

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） ； University of Connecticut（康涅狄格大学） 纠错

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

AI总结 提出ProPlay程序化世界模型，通过程序级预演和因果过程图，使LLM智能体在部分可观测环境中自我进化，无需外部监督。

Next Forcing: Causal World Modeling with Multi-Chunk Prediction

Next Forcing: 基于多块预测的因果世界建模

Gangwei Xu, Qihang Zhang, Jiaming Zhou, Xing Zhu, Yujun Shen, Xin Yang, Yinghao Xu

机构 * Robbyant ； HUST（华中科技大学） ； HKUST（香港科技大学） ； HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 提出Next Forcing框架，通过多块预测训练目标加速视频生成模型收敛、提升精度并实现推理加速，在多个基准上取得最优结果。

Comments Project page: https://gangweix.github.io/next-forcing/

WorldKernel: A World Model is the Coupling Kernel of Admissible Possible Worlds

WorldKernel：世界模型是可能世界的耦合核

Fabio Rovai

机构 * The Tesseract Academy（泰塞克特学院） 纠错

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

AI总结 本文发现强预测器在反事实耦合上失效，提出将世界模型建模为可能世界上的半正定耦合核，其非对角元编码反事实信息，并通过半正定性约束和逻辑公理实现高效推理。

ReflectiChain: Epistemic Grounding in LLM-Driven World Models for Supply Chain Resilience

ReflectiChain: 面向供应链韧性的LLM驱动世界模型中的认知基础

Jia Luo

机构 * School of Foreign Languages, Huazhong University of Science 纠错

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

AI总结 提出ReflectiChain框架，通过生成式供应链世界模型和双环学习分离认知不确定性与偶然不确定性，在半导体基准上提升推理一致性33.0%，并在对抗冲击下保持82.3%可操作性。