世界模型

See, Infer, Intervene: Proactive World Modeling for Goal-Oriented Social Intelligence

观察、推断、干预：面向目标导向社交智能的主动世界建模

Honghui Zhang, Chenmeinian Guo, Yichen Yu, Guanyu Liu, Yujia Zhang, Yongming Qin, Chongguo Song, Mengyue Yang, Lei Yu, Tianyu Shi

机构 * Mita Technology（Mita技术公司） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

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

AI总结 提出 See-Infer-Intervene (SII) 框架和主动意图世界模型 (PIWM)，通过观察顾客行为、推断潜在意图并选择干预动作，实现零售场景中的主动辅助，在 GuidanceSalesBench 基准上达到 0.641 macro F1。

Comments 16 pages, 3 figures, 9 tables. Preprint

Controllable Egocentric Video Generation via Occlusion-Aware Sparse 3D Hand Joints

可控的第一人称视角视频生成：基于遮挡感知的稀疏3D手部关节点

Chenyangguang Zhang, Botao Ye, Boqi Chen, Alexandros Delitzas, Fangjinhua Wang, Marc Pollefeys, Xi Wang

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； MPI for Informatics（信息研究所） ； Microsoft（微软） 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 提出利用稀疏3D手部关节点作为显式控制信号，通过遮挡感知特征提取和3D加权机制，实现高保真、3D一致的第一人称手物交互视频生成。

Comments ECCV 2026

Beyond Independent Manipulation: Individual Fairness-aware Strategic Classification with Peer Imitation

超越独立操纵：具有同伴模仿的个体公平感知策略分类

Xinpeng Lv, Chunyuan Zheng, Yunxin Mao, Renzhe Xu, Jinxuan Yang, Yuanlong Chen, Wangrong Huang, Shaowu Yang, Wenjing Yang, Xinwang Liu, Peng Cui, Haotian Wang

机构 * College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机科学与技术学院） ； School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学学院） ； Institute for Theoretical Computer Science, Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学理论计算机科学研究所） ； Information Technology Development, Aetos Capital Group, Sydney（悉尼Aetos资本集团信息技术部） ； Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机学院） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：分类 cs.AI、cs.LG；predictive model(abstract)；predictive models(abstract)

AI总结 提出个体公平感知策略分类（IFSC）框架，通过建模基于个体公平的同伴驱动操纵（模仿邻近被接受同伴），并采用鲁棒学习过程处理同伴可观测性不确定性，以改善个体公平一致性并减轻模仿引起的扭曲。

Comments Accepted by SIGKDD2026

Closed-Loop CO2 Storage Control With History-Based Reinforcement Learning and Latent Model-Based Adaptation

基于历史强化学习和潜在模型自适应的闭环CO2封存控制

Sofianos Panagiotis Fotias, Vassilis Gaganis

专题命中 自动驾驶 ：latent dynamics(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出一种闭环CO2封存控制框架，结合历史条件策略和潜在模型自适应，仅利用井口观测数据实现接近特权状态性能，并在异常工况下优于直接无模型重调。