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

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 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 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

A Tutorial on World Models and Physical AI

世界模型与物理AI教程

Il-Seok Oh

机构 * Department of Computer Science and Artificial Intelligence/CAIIT, Jeonju, Jeonbuk, South Korea（韩国全北全州计算机科学与人工智能系/CAIIT） 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 本文提出统一框架，区分显式与隐式世界模型，并探讨其在机器人、自动驾驶等物理AI领域的应用，以及迈向通用人工智能的挑战。

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 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。

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)

Topical Phase Transitions in Artificial Intelligence Research: Large-Scale Evidence and an Early-Warning Signature for Emerging Topics

人工智能研究中的主题相变：大规模证据与新兴主题的早期预警信号

Rasul Khanbayov, Hasan Kurban

机构 * College of Science and Engineering（科学与工程学院） ； Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学） ； Doha, Qatar（卡塔尔多哈） 纠错

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

AI总结 通过分析2017-2025年五大AI会议论文，发现AI主题通过“相变”方式突然爆发，并基于早期预警信号识别未来需关注的主题。

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