世界模型

WoVR: World Models as Reliable Simulators for Post-Training VLA Policies with RL

WoVR：基于世界模型的可靠模拟器用于训练后VLA策略的强化学习

Zhennan Jiang, Shangqing Zhou, Yutong Jiang, Zefang Huang, Mingjie Wei, Yuhui Chen, Tianxing Zhou, Zhen Guo, Hao Lin, Quanlu Zhang, Yu Wang, Haoran Li, Chao Yu, Dongbin Zhao

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WoVR框架，通过可控动作条件视频世界模型和关键帧初始化回放提升模拟稳定性，实现稳定长周期模拟回放和有效策略优化，取得优于LIBERO的性能。

Comments 25pages, 11 figures

A Path-Space Formulation of Prediction in World Models: From a Single Action to Prediction, Planning, and Irreversibility

世界模型中预测的路径空间表述：从单一动作到预测、规划和不可逆性

Gunn Kim

机构 * Department of Physics, Sejong University, Seoul 05006, Republic of Korea（首尔大学物理系，首尔05006，韩国） 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 提出世界模型中预测的路径空间表述，将预测、规划和不确定性统一为作用泛函上的操作，并发现注意力不对称性编码了数据的不可逆性。

Comments 13 pages, 3 figures

RoboGaze: Evaluating Robot World Models via Structured Vision-Language Analysis

RoboGaze: 通过结构化视觉-语言分析评估机器人世界模型

Minh-Loi Nguyen, Nghiem Tuong Diep, Hung Khang Nguyen, Minh Le, Doanh Le Thien, Hoang H. Tran, Dung D. Le, Vu N. Duong, Daniel Sonntag, An Thai Le, Duy Minh Ho Nguyen, Vien Anh Ngo, Tran Van Nhiem

机构 * Ho Chi Minh City University of Science, Vietnam National University（越南国家科学大学胡志明市大学） ； VinRobotics ； VinUniversity ； German Research Center for AI (DFKI)（人工智能研究中心（DFKI）） ； University of Stuttgart（斯图加特大学） ； Max Planck Research School for Intelligent Systems（智能系统马克斯·普朗克研究学校） ； Technische Universität Darmstadt（达姆施塔特技术大学） 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RoboGaze，一种无需训练的多智能体VLM框架，通过任务-场景对齐、维度专家路由和批评验证三阶段流水线，对机器人操作视频进行结构化可解释评估，显著提升描述F1和时序对齐性能。

Comments First version 29 pages, 7 figures. Project webpage: https://robogaze-eval.github.io/

Self-Evolving World Models for LLM Agent Planning

面向LLM智能体规划的自我进化世界模型

Xuan Zhang, Wenxuan Zhang, See-Kiong Ng, Yang Deng

机构 * National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） 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WorldEvolver框架，通过情景记忆、语义记忆和选择性预见三个模块在测试时修正世界模型，提升预测准确性和下游规划成功率。

UCM: Unified Modeling of Camera Control and Memory with Time-aware Positional Encoding Warping for World Models

UCM：基于时间感知位置编码变形的相机控制与内存统一建模

Tianxing Xu, Zixuan Wang, Guangyuan Wang, Li Hu, Zhongyi Zhang, Peng Zhang, Bang Zhang, Songhai Zhang

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 UCM通过时间感知位置编码变形机制实现相机控制与长期记忆的统一建模，在真实和合成基准测试中显著提升场景一致性并实现高保真视频生成的精确控制。

Comments Project Page: https://humanaigc.github.io/ucm-webpage/

The CRISTAL Method: Neurosymbolic analysis from AI-synthesized world models

CRISTAL方法：来自AI合成世界模型的神经符号分析

Rafael Kaufmann, Felix Neubürger, Michael Walters, Thomas Kopinski, Dimitrije Marković

机构 * GAIA Lab（GAIA实验室） ； South Westphalia University of Applied Sciences（西南弗里西亚应用科学大学） ； Technical University Dresden（德累斯顿技术大学） ； Primordia Co.（Primordia公司） 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CRISTAL神经符号框架，通过贝叶斯推理、主动学习和持续学习自动化复杂分析，在合成股票分类任务中仅用5个样本和5秒达到贝叶斯最优精度，远超LLM。

J-LAW: Joint Localization and Actionable World Modeling via Coupled Latent Factor Graphs

J-LAW：通过耦合潜在因子图实现联合定位与可操作世界建模

Guanqun Cao, Liang Chen

机构 * Geely Technology Europe（吉利技术欧洲公司） ； State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing (LIESMARS)（信息工程测绘与遥感国家重点实验室（LIESMARS）） ； Wuhan University（武汉大学） 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J-LAW，通过耦合因子图联合优化度量物体位姿、潜在世界状态和潜在地标嵌入，实现定位与可操作世界建模的协同提升，实验证明能显著降低潜在预测误差和端点漂移。

Comments 5 pages, 2 figures, 3 tables

DreamForge-World 0.1 Preview: A Low-Compute Real-Time Controllable World Model

DreamForge-World 0.1 Preview：一种低计算量实时可控世界模型

Daniyel Ayupov, Artur Markov-Tsoy

机构 * DreamForge AI Lab（DreamForge AI实验室） 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DreamForge-World 0.1 Preview，一种基于自回归视频堆栈和残差动作路径的低计算量实时交互世界模型，支持消费级GPU运行和多种交互功能。

Comments Project page: https://trydreamforge.com/

X-Mind: Efficient Visual Chain-of-Thought via Predictive World Model for End-to-End Driving

X-Mind: 通过预测世界模型实现高效视觉思维链的端到端驾驶

Bohao Zhao, Chengrui Wei, Guangfeng Jiang, Ruixin Liu, Xuejie Lv, Liu Liang, Sutao Deng, Xiuyang Fan, Pengkun Zheng, Jinyun Zhou, Rui Guo, Hanpeng Liu, Yutong Zheng, Yi Guo, Xinlong Zheng, Qingyu Luo, Zhuangzhuang Ding, Yu Zhang, Hang Zhang, Xianming Liu

机构 * XPeng Inc.（小鹏汽车） 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X-Mind框架，将预测世界模型内化为视觉思维链，通过紧凑的草图表示和循环块扩散方案，实现高效、低延迟的端到端驾驶策略。

Towards World Model-Empowered Integrated Sensing, Communication, and Decision for Complex Unmanned Systems

迈向世界模型赋能的复杂无人系统集成感知、通信与决策

Xue Han, Yongpeng Wu, Meng Shen, Wenjun Xu, Biqian Feng, Zijin Wang, Xiaohu You, Shengli Sun, Wenjun Zhang

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 针对复杂无人系统，提出一种世界模型赋能的感知-通信-决策集成框架，通过时敏AoI驱动感知、预测世界模型和多粒度知识图谱，实现联合优化。

Comments Accepted by IEEE Communications Magazine

Learning Transferable Dynamics Priors from Action to World Modeling

从动作到世界建模的可迁移动力学先验学习

Ze Huang, Jiahui Zhang, Hairuo Liu, Chenxi Zhang, Ran Cheng, Li Zhang

机构 * School of Data Science, Fudan University, Shanghai, China（复旦大学数据科学学院，上海，中国） ； Shanghai Innovation Institute, Shanghai, China（上海创新研究院，上海，中国） ； Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学，上海，中国） ； McGill University, Montreal, QC, Canada（麦吉尔大学，蒙特利尔，魁北克，加拿大） 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A2World模型，通过大规模机器人操作数据预训练动作条件世界模型，学习可迁移的交互动力学先验，支持模拟器评估和策略学习。

Comments ECCV 2026 Accepted

Prototype Latent World Model Replay for Class-Incremental Learning

原型潜在世界模型回放用于类增量学习

Weizhi Nie, Hui Wang, Weijie Wang, Yuting Su

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

AI总结 提出无记忆框架，通过冻结的ImageNet预训练编码器将旧类存储为潜在状态分布，在新类到来时采样回放，结合轻量适配器和对比学习，显著提升类增量学习性能。

Comments 19 pages, 10 figures

Business World Model

商业世界模型

Cecil Pang, Hiroki Sayama

机构 * AI Engineering, USA TODAY Co., Inc.（AI工程，USA TODAY公司） ； School of Systems Science and Industrial Engineering, Binghamton University, State University of New York（系统科学与工业工程学院，宾夕法尼亚州立大学宾夕法尼亚州立大学） ； Binghamton Center of Complex Systems, Binghamton University, State University of New York（宾夕法尼亚州立大学复杂系统中心） ； Waseda Innovation Lab, Waseda University, Tokyo, Japan（早稻田大学创新实验室） 纠错

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

AI总结 提出商业世界模型（BWM）架构，将世界模型思想应用于商业环境，通过编码状态、动态、约束和目标，支持自主决策与规划。

What Capable Agents Must Know: Selection Theorems for Robust Decision-Making under Uncertainty

什么是有能力的智能体必须知道：在不确定性下鲁棒决策制定的选取定理

Aran Nayebi

机构 * Machine Learning Department and Neuroscience & Robotics Institutes, Carnegie Mellon University（机器学习系和神经科学与机器人研究院，卡内基梅隆大学） 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 本文探讨了在不确定性下智能体必需的内部结构，证明了强任务表现迫使世界模型、信念记忆及持久变量的必要性，提出了选取定理以解决部分可观测性和任务分布下的决策问题。

Comments 23 pages, 1 figure. To appear in Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI) 2026

Reinforcement Learning with a Bilevel World-Model Architecture for Scan-Order Optimisation in Laser Directed Energy Deposition

激光增材制造扫描顺序优化的强化学习：用于奖励和世界模型诊断的双层代理-有限元分析诊断框架

Xian Wu, Haoran Li, Yuanqi Chu, Dongbin Zhao, Bin Wang

机构 * College of Engineering, Design and Physical Sciences, Brunel University London（布鲁内尔大学伦敦工程、设计与物理科学学院） ； Pattern Recognition Laboratory, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别实验室） ； ISIS Neutron and Muon Source, Science and Technology Facilities Council, Rutherford Appleton Laboratory（Rutherford Appleton实验室，科学与技术设施委员会ISIS中子与μ子源） 纠错

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

AI总结 本文提出一个双层代理-有限元分析诊断框架，通过轻量代理和稀疏有限元模拟，诊断强化学习在激光增材制造扫描顺序优化中的奖励和世界模型保真度问题。

Comments 31 pages, 7 figures, 3 tables

ReSpace: Text-Driven Autoregressive 3D Indoor Scene Synthesis and Editing

ReSpace：基于文本的自回归3D室内场景合成与编辑

Martin JJ. Bucher, Iro Armeni

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 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 ReSpace通过自回归方法实现文本驱动的3D室内场景合成与编辑，具备明确房间边界和资产无关部署能力，支持通过自然语言添加、移除和交换物体，实验在物体添加和完整场景合成质量上超越现有方法。

Comments 23 pages, 17 figures, 11 tables (incl. appendix)

Evaluating Newtonian Mechanics in Video Generative Models with Real Physical Systems

在视频生成模型中评估牛顿力学

Antonios Tragoudaras, Chenyu Zhang, Daniil Cherniavskii, Antonios Vozikis, Thijmen Nijdam, Derck W. E. Prinzhorn, Mark Bodracska, Nicu Sebe, Andrii Zadaianchuk, Efstratios Gavves

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 本文提出Morpheus框架，通过真实物理系统评估视频生成模型对牛顿力学的理解能力，揭示当前模型在物理原理编码上的不足。

Comments Forty-Third International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

No TPU Left Behind: Retrofitting Side-Channel Protection into Edge TPUs

TPU 无所不在：将侧信道保护融入边缘TPU

Ashley Kurian, Anuj Dubey, Modini Ayyagari, Aydin Aysu

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 本文提出一种训练时防护方法，在不修改硬件或固件的情况下，通过在边缘TPU上训练多个功能等价的参数版本并随机组合，降低侧信道攻击依赖的相关性，同时保持模型精度。

Zero-Label Driving Scenario Complexity Detection via Joint Embedding Predictive Architecture

零标签驾驶场景复杂度检测基于联合嵌入预测架构

Santosh Jaiswal

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

AI总结 提出无监督方法，利用联合嵌入预测架构（JEPA）在无标签数据上通过时间预测误差作为零样本复杂度指标，有效区分复杂与简单驾驶场景。

Comments 12 pages, 6 figures

HERO: Improving the Reliability and Sensitivity of Generative Model Evaluation Using Historical Data

HERO: 利用历史数据提升生成模型评估的可靠性与敏感性

Xinrui Ruan, Zhenyu Zhao, Waverly Wei, Yueshan Zhang, Zeyu Zheng, Sui Huang, Jingshen Wang

机构 * Division of Biostatistics, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校生物统计学系） ； Roblox Corporation（Roblox公司） ； Department of Data Sciences and Operations, University of Southern California（南加州大学数据科学与运营系） ； School of Mathematical Sciences, Nankai University（南开大学数学科学学院） ； Department of Industrial Engineering and Operations Research, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校工业工程与运筹学系） 纠错

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

AI总结 提出HERO框架，通过历史数据校准噪声标签并锚定协变量，降低模型评估的偏差和方差，提升可靠性与敏感性。

Comments 30 pages, 6 figures

Gamma-ray burst light curve reconstruction with predictive models

利用预测模型重建伽马射线暴光变曲线

Zhunuskanov A., Sakan A., Akhmetali A., Zaidyn M., Ussipov N

专题命中 通用世界模型 ：predictive model(title)；predictive models(title)

AI总结 本文提出基于机器学习的伽马射线暴光变曲线重建框架，通过比对三种模型在不同GRB类型中的表现，发现双向门控循环单元模型在预测精度和复杂光变特征建模方面表现最佳。

Comments Published version

ViPSim: Collaborating Visual and Parameter Spaces for Consistent Long-Horizon Embodied World Models

ViPSim: 协同视觉与参数空间实现一致的长时程具身世界模型

Longyu Chen, Heng Li, Wei Yang, Manqi Zhao, Dongsheng Jiang

机构 * Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 提出ViPSim框架，通过协同视觉空间（显式空间先验）和参数空间（数值驱动）解决长时程视频生成中的轨迹漂移和不一致问题，实现高保真具身世界模型。

Comments Accepted to Robotics: Science and Systems (RSS) 2026

Pondering the Way: Spatial-perceiving World Action Model for Embodied Navigation

沉思之道：面向具身导航的空间感知世界动作模型

Hong Chen, Daqi Liu, Zehan Zhang, Haiguang Wang, Tianhao Lu, Longfei Yan, Haiyang Sun, Fangzhen Li, Hongwei Xie, Bing Wang, Guang Chen, Hangjun Ye, Yihua Tan

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

AI总结 提出SWAM，一种任务中心联合观测-动作生成框架，通过单次推理同时生成中间RGB-D序列和对应动作轨迹，解决现有世界模型规划器依赖候选、计算开销大和动作-视觉不一致的问题，在成功率、轨迹精度和推理效率上显著超越两阶段方法。

Comments ECCV 2026

Learning to Feel the Future: DreamTacVLA for Contact-Rich Manipulation

学习感知未来：DreamTacVLA用于接触丰富的 manipulation

Guo Ye, Zexi Zhang, Xu Zhao, Shang Wu, Haoran Lu, Shihan Lu, Han Liu

机构 * Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 DreamTacVLA通过结合高分辨率触觉图像与多尺度视觉信息，提升接触丰富任务的鲁棒性，实现95%的成功率。

OWMDrive: Causality-Aware End-to-End Autonomous Driving via 4D Occupancy World Model

OWMDrive: 基于4D占用世界模型的因果感知端到端自动驾驶

Junjie Cheng, Ruiqi Song, Ye Wu, Nanxing Zeng, Ximiao Li, Yunfeng Ai

机构 * The School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Waytous Inc.（Waytous公司） ； The State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室） ； The College of Surveying and Geo-Informatics, Tongji University（同济大学测绘与地理信息学院） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出OWMDrive框架，利用4D占用世界模型预测多步3D占用，作为条件先验引导扩散规划器生成强化轨迹，显式建模时空因果依赖，提升复杂场景下的规划鲁棒性和安全性。

Comments International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2026

ExploreVLA: Dense World Modeling and Exploration for End-to-End Autonomous Driving

ExploreVLA: 为端到端自动驾驶的密集世界建模与探索

Zihao Sheng, Xin Ye, Jingru Luo, Sikai Chen, Liu Ren

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出基于世界建模的统一理解与生成框架，通过密集监督和内在奖励提升自动驾驶策略探索能力，在NAVSIM和nuScenes基准上取得优异性能。

Comments Accepted to ECCV 2026. The code is available at https://zihaosheng.github.io/ExploreVLA/

LaGen: Towards Autoregressive LiDAR Scene Generation

LaGen：迈向自主驾驶的自回归激光雷达场景生成

Sizhuo Zhou, Xiaosong Jia, Fanrui Zhang, Junjie Li, Juyong Zhang, Yukang Feng, Jianwen Sun, Songbur Wong, Junqi You, Junchi Yan

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） 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 本文提出LaGen，首个支持长时交互生成的自回归框架，能基于单帧输入生成高保真4D激光雷达场景，并通过场景解耦和噪声调节模块提升生成质量。

Comments Accepted to ECCV 2026

L2D2-GS: Learning to Densify for Feedforward Dynamic Gaussian Scene Reconstruction

L2D2-GS: 学习致密化以实现前馈动态高斯场景重建

Zetian Song, Chenming Wu, Junnan Liu, Chitian Sun, Liangliang He, Hangjun Ye, Jiaqi Zhang, Siwei Ma, Wen Gao

机构 * Xiaomi EV, Beijing（小米电动车，北京） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出L2D2-GS框架，将可泛化重建转化为迭代优化与致密化过程，通过自监督致密化策略和几何正则化机制，实现动态城市场景的高保真重建，在PandaSet和Waymo数据集上达到SOTA。

ASTAD: Asymmetric Style Transfer for Synthetic-to-Real Adaptation in Autonomous Driving

ASTAD：自动驾驶中合成到真实适应的非对称风格迁移

Dingyi Yao, Xinqi Zhang, Lihui Peng, Jianming Hu, Danya Yao, Yi Zhang

机构 * Department of Automation, Tsinghua University（自动化系，清华大学） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出ASTAD任务，针对合成数据有标注而真实数据无标注的不对称性，设计无训练两阶段框架ASTModel，通过粗语义先验提取和动态精炼实现类一致风格迁移，显著提升下游感知性能并加速推理。

Comments Accepted for publication at the 19th European Conference on Computer Vision (ECCV 2026)

Theoretical Foundations and Effective Algorithms for Policy-Aware Simulator Learning

策略感知模拟器学习的理论基础与有效算法

Christoph Dann, Yishay Mansour, Mehryar Mohri

机构 * Google Research（谷歌研究） ； Tel Aviv University（特拉维夫大学） ； Courant Institute of Mathematical Sciences（数学科学学院） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 针对模型强化学习中模拟器利用问题，提出以策略鲁棒性为目标，通过零和极小极大博弈学习模拟器，并给出理论保证与有效算法。