世界模型

GeoWorld-VLM: Geometry from World Models for Vision-Language Models

GeoWorld-VLM：从世界模型中获取几何结构用于视觉-语言模型

Renjie Gu, Kaichen Zhou, Yan Luo, Mengyu Wang

机构 * Harvard AI and Robotics Lab（哈佛人工智能与机器人实验室） ； Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence（凯普纳自然与人工智能研究 institute） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world models(title,abstract)；world model(title,abstract)；world models(title,abstract)

AI总结 GeoWorld-VLM通过将冻结的摄像机条件视频世界模型的几何结构转移到视觉-语言模型中，提升空间关系推理能力，实验显示在两个不同架构上均提升了约4%的性能。

ARROW: Augmented Replay for RObust World models

ARROW：增强重放用于鲁棒世界模型

Abdulaziz Alyahya, Abdallah Al Siyabi, Markus R. Ernst, Luke Yang, Levin Kuhlmann, Gideon Kowadlo

机构 * Imam Mohammad Ibn Saud Islamic University (IMSIU)（伊玛姆·穆罕默德·本·沙特伊斯兰大学） ； Monash University（莫纳什大学） ； University of New South Wales, Sydney（新南威尔士大学，悉尼） ； Cerenaut 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world models(title,abstract)；world model(title,abstract)；world models(title,abstract)

AI总结 本文提出ARROW算法，一种基于模型的持续强化学习方法，通过高效的重放缓冲区减少灾难性遗忘，提升在无共享结构任务和有共享结构任务中的表现。

Comments 36 pages and 11 figures (includes Appendix)

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, 2026

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 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world models(title)；world model(title,abstract)；world models(title)

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。

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 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world models(title)；world model(title,abstract)；world models(title)

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。

WOMBET: World Model-Based Experience Transfer for Robust and Sample-efficient Reinforcement Learning

WOMBET：基于世界模型的经验迁移实现鲁棒且样本高效的强化学习

Mintae Kim, Koushil Sreenath

机构 * Hybrid Robotics, UC Berkeley（混合机器人技术，伯克利大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.RO

AI总结 提出WOMBET框架，通过源任务中学习世界模型并生成不确定性惩罚的离线数据，再结合自适应采样进行在线微调，实现鲁棒且样本高效的强化学习迁移。

Comments 13 pages, 6 figures, 8th Annual Learning for Dynamics & Control Conference (L4DC)

One Transit Is All You Need: Detecting Exoplanets Through Learned Stellar Behaviour with EXOVEIL

一次凌星足矣：通过EXOVEIL学习恒星行为检测系外行星

Pratik Priyanshu

机构 * SRH Hochschule（SRH 高校） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出EXOVEIL系统，利用Transformer世界模型和自监督学习从原始光变曲线中检测单次凌星事件，在Kepler数据上实现高召回率，并零样本迁移至TESS和PLATO任务。

Comments v3: appendix gallery of confirmed-planet recoveries added; Section 6 candidate catalogue reframed as transit-like anomalies for follow-up; TLS comparison table expanded

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 具身与机器人 ：world model(abstract)；world model(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。

Learning Visually Interpretable Oscillator Networks for Soft Continuum Robots from Video

从视频中学习软体连续体机器人的视觉可解释振荡器网络

Henrik Krauss, Johann Licher, Naoya Takeishi, Annika Raatz, Takehisa Yairi

机构 * Department of Advanced Interdisciplinary Studies, The University of Tokyo（东京大学先进跨学科研究系） ； Institute of Assembly Technology and Robotics, Leibniz University Hannover（莱比锡大学汉诺威装配技术与机器人研究所） ； Research Center for Advanced Science and Technology, The University of Tokyo（东京大学先进科学研究中心） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：latent dynamics(abstract)；分类 cs.LG、cs.CV、cs.RO

AI总结 提出注意力广播解码器（ABCD）和视觉振荡器网络（VONs），实现从视频中学习软体连续体机器人动力学的视觉和机械可解释性，多步预测误差降低5.8倍。

Comments Code available at: https://github.com/UThenrik/visual_oscillators_for_SCR Dataset available at: https://zenodo.org/records/17812071 Video available at: https://youtu.be/i80H8erVISM