世界模型

From Tokens to States: LLMs as a Special Case of World Models and the Continuous Path Beyond

从令牌到状态：LLM作为世界模型的特例及其连续路径

Paul Dubois

机构 * Paul Dubois（保罗·杜博伊斯） 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 本文论证LLM是世界模型的退化特例，并提出从NTP到JEPA的连续谱系，逐步放松LLM约束，同时探讨其可扩展性挑战。

Comments 10 pages, 6 figures, 1 table

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 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 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 Comprehensive Survey on World Models for Embodied AI

具身AI世界模型综述

Xinqing Li, Xin He, Le Zhang, Min Wu, Xiaoli Li, Yun Liu

机构 * College of Computer Science and the Academy for Advanced Interdisciplinary Studies, Nankai University（南开大学计算机科学学院与前沿交叉学科研究院） ； School of Computer Science and Engineering, Tianjin University of Technology（天津理工大学计算机科学与工程学院） ； School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与通信工程学院） ； Institute for Infocomm Research (I2R), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡科技研究局资讯通信研究院） ； Information Systems Technology and Design (ISTD) Pillar, Singapore University of Technology and Design (SUTD)（新加坡科技设计大学信息系统科技与设计系） 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 本文系统综述了具身AI中的世界模型，提出了功能、时间建模和空间表示的三轴分类法，并总结了数据资源、评估指标及开放挑战。

Comments https://github.com/Li-Zn-H/AwesomeWorldModels

Towards Evaluation of Implicit Software World Models in Coding LLMs

面向编码大语言模型中隐式软件世界模型的评估

Egor Bogomolov, Yaroslav Zharov

机构 * JetBrains Research（JetBrains研究） 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 本文通过预测执行资源（峰值内存、墙钟时间、分析器输出）扩展软件世界模型评估，发现前沿模型表现有限，表明对软件执行理解不足。

Comments Accepted to DL4Code workshop at ICML 2026

Driver-WM: A Driver-Centric Traffic-Conditioned Latent World Model for In-Cabin Dynamics Rollout

Driver-WM：以驾驶员为中心的交通条件潜在世界模型用于车内动态展开

Haozhuang Chi, Daosheng Qiu, Hao Su, Haochen Liu, Zirui Li, Haoruo Zhang, Chen Lv

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； Hubei University, Wuhan, China（湖北大学，武汉，中国） ； Osaka University, Osaka, Japan（大阪大学，大阪，日本） 纠错

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

AI总结 提出Driver-WM，一种以驾驶员为中心的潜在世界模型，通过门控因果注入机制在紧凑潜在空间中联合预测驾驶员物理运动、行为和情感，实现外部交通到内部动态的因果展开。

Comments Accepted to the 19th European Conference on Computer Vision (ECCV 2026). This version includes the supplementary material

RAE-NWM: Navigation World Model in Dense Visual Representation Space

RAE-NWM：密集视觉表示空间中的导航世界模型

Mingkun Zhang, Wangtian Shen, Fan Zhang, Haijian Qin, Zihao Pei, Ziyang Meng

机构 * Department of Precision Instrument, Tsinghua University（清华大学精密仪器系） ； University of Rochester（罗切斯特大学） ； Beijing Information Science and Technology University（北京信息科技大学） 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RAE-NWM，在密集视觉表示空间中使用条件扩散Transformer建模导航动态，提升结构稳定性和动作精度，从而改善下游规划与导航。

Comments Code is available at: https://github.com/20robo/raenwm

Perceptual 3D Simulation With Physical World Modeling

基于物理世界建模的感知3D仿真

Wanhee Lee, Klemen Kotar, Rahul Mysore Venkatesh, Jared Watrous, Daniel L. K. Yamins

机构 * 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.CV

AI总结 提出P3Sim系统，结合学习型物理世界模型、几何条件模块和持久场景记忆，在部分观测和不完整3D变换信号下模拟未来场景状态，实现多任务泛化。

Comments Published as a conference paper at CVPR 2026

Directing the World: Fast Autoregressive Video Generation with Compositional Human-Camera Control

Directing the World: 具有组合式人体-相机控制的快速自回归视频生成

Haoyuan Wang, Yabo Chen, Haibin Huang, Chi Zhang, Xuelong Li

机构 * Institute of Artificial Intelligence, China Telecom (TeleAI)（中国电信人工智能研究院（TeleAI）） 纠错

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

AI总结 提出一种快速自回归框架，通过解耦控制学习并保持统一视频先验，实现人体运动和相机轨迹的组合控制，支持稳定长程生成与高视觉质量。

Look-Before-Move: Narrative-Grounded World Visual Attention in Dynamic 3D Story Worlds

Look-Before-Move：动态3D故事世界中的叙事驱动世界视觉注意力

Jiaming Bian, Bingliang Li, Yuehao Wu, Pichao Wang, Zhi Wang, Hailan Ma, Huadong Mo, Zhenhong Sun

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Look-Before-Move框架，通过语义观察合约、蒙特卡洛视点搜索和语义轨迹接地，在动态3D故事世界中实现叙事驱动的视觉注意力规划，提升主体感知、意图一致性和轨迹质量。

Comments 25 pages, 17 figures

SC3-Eval: Evaluating Robot Foundation Models via Self-Consistent Video Generation

SC3-Eval: 通过自洽视频生成评估机器人基础模型

Wei-Cheng Tseng, Gashon Hussein, Yuzhu Dong, Allen Z. Ren, Lucy X. Shi, XuDong Wang, Sergey Levine, Zhaoshuo Li, Jinwei Gu, Florian Shkurti, Ming-Yu Liu, Quan Vuong

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； NVIDIA（英伟达） ； Physical Intelligence ； Stanford University（斯坦福大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究所） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world models(abstract)；video world model(abstract)；world model(abstract)

AI总结 提出SC3-Eval方法，利用前向-反向动力学一致性、跨视角一致性和测试时一致性，将预训练视频基础模型转化为准确的策略评估器，在7个真实世界策略上达到0.929的皮尔逊相关系数。

PhysisForcing: Physics Reinforced World Simulator for Robotic Manipulation

PhysisForcing：面向机器人操作的物理增强世界模拟器

Peiwen Zhang, Yufan Deng, Shangkun Sun, Juncheng Ma, Duomin Wang, Jonas Du, Zilin Pan, Ye Huang, Hao Liang, Songyan Huang, Ruihua Zhang, Enze Xie, Ming-Yu Liu, Daquan Zhou

机构 * Peking University（北京大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV、cs.RO

AI总结 针对视频生成模型在机器人操作模拟中物理不稳定的问题，提出PhysisForcing框架，通过像素级轨迹对齐和语义级关系对齐损失联合优化，显著提升物理一致性，在多个基准上改进基础模型，并提高下游策略成功率。

Comments Github: https://github.com/DAGroup-PKU/PhysisForcing Project website: https://dagroup-pku.github.io/PhysisForcing.github.io/#

ReWorld: Learning Better Representations for World Action Models

ReWorld：为世界动作模型学习更好的表示

Tianze Xia, Lijun Zhou, Kaixin Xiong, Jingfeng Yao, Yu Zhu, Zhenxin Zhu, Bing Wang, Guang Chen, Hangjun Ye, Wenyu Liu, Haiyang Sun, Xinggang Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Xiaomi EV（小米汽车） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 提出ReWorld框架，通过优化中间表示（未来预测监督、跨模态对齐、难负样本监督）提升自动驾驶世界动作模型的规划性能，在nuScenes和NAVSIM上取得显著提升。

Comments 19 pages,3 figures

Thermodynamically Consistent Latent Dynamics Identification for Parametric Systems

参数系统简化建模中的热力学一致潜在动力学识别

Xiaolong He, Yeonjong Shin, Anthony Gruber, Sohyeon Jung, Kookjin Lee, Youngsoo Choi

机构 * Ansys Inc.（安西斯公司） ； North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） ； Sandia National Laboratories（桑迪亚国家实验室） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Lawrence Livermore National Laboratory（劳伦斯利弗莫尔国家实验室） 纠错

专题命中 模型式强化学习 ：latent dynamics(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种结合自动编码器和参数化GENERIC框架的神经网络方法，用于参数非线性动力系统简化建模，通过热力学原理提升模型效率和精度。

Journal ref Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2026

Disentangling Continuous-Time Latent Dynamics: Identifiability of Latent SDEs via Diffusion Shifts

解缠连续时间潜在动力学：通过扩散偏移实现潜在SDE的可辨识性

Yuanyuan Wang, Wenjie Wang, Haoxuan Li, Mingming Gong, Kun Zhang

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Peking University（北京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 模型式强化学习 ：latent dynamics(title)；分类 cs.LG

AI总结 针对连续时间潜在随机微分方程模型的可辨识性问题，利用环境引起的扩散协方差偏移，证明在漂移无稀疏性假设下，对角扩散机制可识别潜在坐标至置换和缩放，并估计潜在解缠与因果图。

Internalizing the Future: A Unified Agentic Training Paradigm for World Model Planning

内化未来：一种统一的世界模型规划智能体训练范式

Xuan Zhang, Zhijian Zhou, Lingfeng Qiao, Yulei Qin, Ke Li, Xing Sun, Xiaoyu Tan, Chao Qu, Yuan Qi

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种三阶段训练范式（WM-AMT、FE-SFT、FC-RL），使LLM智能体内化世界模型以进行前瞻性规划，在搜索和数学推理任务上优于基线方法。

RS-Diffuser: Risk-Sensitive Diffusion Planning with Distributional Value Guidance

RS-Diffuser: 基于分布价值引导的风险敏感扩散规划

Shiqiang Gong

机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：分类 cs.AI、cs.LG、cs.RO；dynamics model(abstract)

AI总结 提出RS-Diffuser，一种结合扩散轨迹生成与分布价值评论家的风险敏感离线规划框架，通过尾部感知目标引导去噪过程，实现灵活的风险偏好行为，在风险敏感D4RL和机器人导航基准上达到最优性能。

Comments ICIC 2026 Oral