世界模型

Hierarchical Planning with Latent World Models

基于潜在世界模型的分层规划

Wancong Zhang, Basile Terver, Artem Zholus, Soham Chitnis, Harsh Sutaria, Mido Assran, Randall Balestriero, Amir Bar, Adrien Bardes, Yann LeCun, Nicolas Ballas

机构 * FAIR at Meta（Meta旗下的FAIR） ； New York University（纽约大学） ； Mila - Québec AI Institute（魁北克AI研究院） ； Brown University（布朗大学） 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 提出HWM架构，通过多时间尺度潜在世界模型和潜在匹配实现分层模型预测控制，解决长时域任务中单层规划失败和计算爆炸问题。

Dual-Channel Grounded World Modeling (DCGWM): Structural Prevention of Objective Interference Collapse via Heterogeneous External Grounding with Inward-Only Gradient Flow

双通道接地世界建模 (DCGWM)：通过异构外部接地与内向梯度流结构性防止目标干扰崩溃

Akshay Hazare

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 提出双通道接地世界建模（DCGWM），通过分区潜空间和内向梯度流，结构性防止联合嵌入预测架构中多目标接地导致的目标干扰崩溃。

Comments Position paper. Experimental validation in progress

DreamReg: Belief-Driven World Model for 2D-3D Ultrasound Registration

DreamReg：基于信念驱动的世界模型用于2D-3D超声配准

Luoyao Kang, Yuelin Zhang, Jiwei Shan, Haifan Gong, Qingpeng Ding, Shing Shin Cheng

机构 * T Stone Robotics Institute, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学T Stone机器人研究所） ； Multi-scale Medical Robotics Center（多尺度医疗机器人中心） ； Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院） 纠错

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

AI总结 提出DreamReg框架，将2D-3D超声配准建模为信念更新，通过世界模型模拟探头运动并整合想象结果，在CAMUS和u-RegPro数据集上实现鲁棒且准确的实时配准。

DREAM-Chunk: Reactive Action Chunking with Latent World Model

DREAM-Chunk：基于潜在世界模型的反应式动作分块

Wenxi Chen, Kaidi Zhang, Chi Lin, Zhiyuan Zhang, Yu She, Yuejiang Liu, Raymond A. Yeh, Shaoshuai Mou, Yan Gu

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出DREAM-Chunk方法，通过轻量级潜在世界模型在测试时采样多个候选动作分块并选择最优执行，提升动作分块策略在随机动态下的鲁棒性。

Lifecycle-Aware Dynamic Analysis for Secure ML Model Execution

生命周期感知的动态分析用于安全ML模型执行

Gabriele Digregorio, Marco Di Gennaro, Francesco Pastore, Stefano Zanero, Stefano Longari, Michele Carminati

机构 * Politecnico di Milano（米兰理工大学） 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Moat，一种动态生命周期感知方法，通过监控模型执行各阶段与宿主系统的结构化交互来检测恶意行为，在多个框架上实现零误报率。

Physics-IQ Verified

物理智力验证

Tim Rädsch, Yuki M Asano, Hilde Kuehne, Stefan Bauer, Priyank Jaini, Robert Geirhos, Carsten T. Lüth

机构 * Anates Labs（Anates实验室） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； University of Technology Nuremberg（纽伦堡技术大学） ； Tuebingen AI Center, University of Tuebingen（图宾根大学人工智能中心） ； Helmholtz AI, Munich（慕尼黑海德堡人工智能研究所） ； Google DeepMind research（谷歌DeepMind研究） 纠错

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

AI总结 本文提出Physics-IQ Verified基准，通过改进提示和地面真实质量及引入样本级评分系统，提升视频生成模型对物理现实的理解评估，验证结果表明基准提升了57.6%的样本和34.8%的提示。