世界模型

Mitigating Covariate Shift in Imitation Learning for Autonomous Vehicles Using Latent Space Generative World Models

使用潜在空间生成世界模型减轻自动驾驶模仿学习中的协变量转移

Alexander Popov, Alperen Degirmenci, David Wehr, Shashank Hegde, Ryan Oldja, Alexey Kamenev, Bertrand Douillard, David Nistér, Urs Muller, Ruchi Bhargava, Stan Birchfield, Nikolai Smolyanskiy

机构 * NVIDIA 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 提出用潜在空间生成世界模型解决自动驾驶协变量转移问题，训练时利用世界模型减轻该问题，无需大量训练数据，还引入新感知编码器，实验显示相比之前有显著改进。

Comments 8 pages, 6 figures, original September 2024, accepted at ICRA 2025 Workshop "Robots in the Wild", for associated video file, see https://youtu.be/7m3bXzlVQvU

Emergent Semantic Representations in World Models through Physical Interaction without Linguistic Supervision

无需语言监督的物理交互中世界模型中的涌现语义表征

Jiayi Fang

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 models(title)；world model(title,abstract)；world models(title)

AI总结 通过无语言监督的物理探索训练VAE世界模型，发现其潜在空间自发形成与物理几何结构对齐的语义结构，且预测性能与语义对齐共同提升，验证了物理几何作为世界模型表征的组织原则。

Comments 10 pages, 3 figures

Video Generation Models as World Models: Efficient Paradigms, Architectures and Algorithms

视频生成模型作为世界模型：高效的范式、架构和算法

Muyang He, Hanzhong Guo, Junxiong Lin, Yizhou Yu

机构 * School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（计算与数据科学学院，香港大学） ； Hong Kong Generative AI Research and Development Center（香港生成式人工智能研究与开发中心） 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 本文系统回顾了考虑效率的世界模拟视频生成框架，提出三维分类方法，展示提升效率对自动驾驶等应用的重要性，并指出高效视频生成向通用世界模拟器演进的关键性。

MIND-V: Hierarchical World Model for Long-Horizon Robotic Manipulation with RL-based Physical Alignment

MIND-V：基于强化学习物理对齐的长期机器人操作分层世界模型

Ruicheng Zhang, Mingyang Zhang, Jun Zhou, Xiaofan Liu, Zunnan Xu, Zhizhou Zhong, Puxin Yan, Haocheng Luo, Xiu Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； X Square Robot（X Square机器人） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 提出MIND-V分层世界模型，通过语义推理、行为语义桥接和运动视频生成，结合强化学习物理对齐，实现长期机器人操作视频的物理合理合成。

CLARITY: Medical World Model for Guiding Treatment Decisions by Modeling Context-Aware Disease Trajectories in Latent Space

CLARITY：用于通过在潜在空间中建模情境感知疾病轨迹来指导治疗决策的医学世界模型

Tianxingjian Ding, Yuanhao Zou, Chen Chen, Mubarak Shah, Yu Tian

机构 * Institute of Artificial Intelligence, University of Central Florida（中佛罗里达大学人工智能研究所） 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 CLARITY通过在潜在空间中建模时间间隔和患者特定数据，预测疾病演变轨迹，生成个性化治疗方案，并在医学领域实现最先进的治疗规划性能。

Comments Accepted to ECCV 2026

To Use AI as Dice of Possibilities with Timing Computation

将AI用作带有时序计算的可能性骰子

Jia Li, Vipin Kumar, Rui Zhang

机构 * Department of Surgery, University of Minnesota（明尼苏达大学外科系） ； Department of Computer Science & Engineering, University of Minnesota（明尼苏达大学计算机科学与工程系） 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 本文提出基于动词的范式，定义时序计算和可能性，使AI能作为实现思维语法的工具，并在乳腺癌患者数据上自动发现临床轨迹和反事实时序推断。

Self-Supervised Learning from Structural Invariance

从结构不变性进行自监督学习

Yipeng Zhang, Hafez Ghaemi, Jungyoon Lee, Shahab Bakhtiari, Eilif B. Muller, Laurent Charlin

机构 * Mila - Québec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； CHU Sainte-Justine（圣约斯特医院） ； HEC Montréal（蒙特利尔高等商学院） ； CIFAR AI Chair（CIFAR人工智能 chair） 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 研究自监督学习中一对多映射问题，引入潜变量处理条件不确定性，推导变分下界，得出正则项，所提AdaSSL方法适用于多种自监督目标，在多领域有应用。

Comments ICLR 2026

SpatialThinker: Reinforcing Scene Graph-Grounded Spatial Reasoning via Dense Rewards

空间思考者：通过密集奖励强化场景图基础的空间推理

Hunar Batra, Haoqin Tu, Hardy Chen, Yuanze Lin, Cihang Xie, Ronald Clark

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） 纠错

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

AI总结 研究针对多模态大语言模型空间推理难题，提出SpatialThinker，通过在线强化学习统一场景图生成与视觉推理，构建心理场景图并借助密集奖励推理，贡献包括基于SGG推理、高质量训练数据集及密集奖励设计。

Comments Preprint. Accepted at NeurIPS 2025 Workshops on SPACE in Vision, Language, and Embodied AI (SpaVLE) as Oral, Embodied World Models for Decision Making (EWM), Aligning Reinforcement Learning Experimentalists and Theorists (ARLET), and Scaling Environments for Agents (SEA)

DrugAgent: Reliable Multi-Agent Integration of Conflicting Biomedical Evidence for Drug-Target Interaction Assessment

DrugAgent：用于药物-靶点相互作用评估的冲突生物医学证据的可靠多智能体整合

Yoshitaka Inoue, Tianci Song, Xinling Wang, Rui Kuang, Tianfan Fu, Augustin Luna

机构 * Department of Computer Science and Engineering, University of Minnesota（计算机科学与工程系，明尼苏达大学） ； Computational Biology Branch, National Library of Medicine（国家医学图书馆计算生物学分支） ； Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（东北大学计算机科学学院） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology at Nanjing University, School of Computer Science, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室，南京大学计算机科学学院） ； Developmental Therapeutics Branch, National Cancer Institute（国家癌症研究所发育治疗分支） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：分类 cs.AI、cs.LG；predictive model(abstract)；predictive models(abstract)

AI总结 研究药物-靶点相互作用评估中整合异构数据问题，核心方法是基于大语言模型的多智能体系统DrugAgent，贡献是能进行异构证据支持的DTI评估，补充独立DTI预测，还提供相关策略。

AnchorDream: Repurposing Video Diffusion for Embodiment-Aware Robot Data Synthesis

AnchorDream：将视频扩散用于具身感知机器人数据合成

Junjie Ye, Rong Xue, Basile Van Hoorick, Pavel Tokmakov, Muhammad Zubair Irshad, Yue Wang, Vitor Guizilini

机构 * Toyota Research Institute（丰田研究院） ； USC Physical Superintelligence (PSI) Lab（USC物理超智能（PSI）实验室） 纠错

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

AI总结 针对机器人示范数据收集瓶颈，AnchorDream利用预训练视频扩散模型，通过机器人运动渲染来合成数据，无需环境建模，从少量示范生成多样高质量数据集，提升下游策略学习。

Comments Project page: https://jay-ye.github.io/AnchorDream/