世界模型

Geographic Diversity Beats Data Volume for Cross-Domain Generalization in Zero-Label JEPA Driving World Models

在零标签JEPA驾驶世界模型中，地理多样性优于数据量用于跨域泛化

Santosh Jaiswal

机构 * Pittsburgh, Boston, Singapore（匹兹堡、波士顿、新加坡） ； Miami and Austin（迈阿密和奥斯汀） 纠错

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

AI总结 研究基于JEPA的世界模型在不同地理区域数据训练后对未见城市和传感器配置的泛化能力，通过控制转移实验发现地理多样数据训练的模型泛化性显著更好，地理多样性比原始数据量更能预测跨域泛化。

Comments 9 pages, 3 figures

Predicting Closed-Loop Performance of Latent World Models: Offline Checkpoint Selection for MPC and Model-Based RL Under Non-Markovian Rewards in LunarLander

预测潜在世界模型的闭环性能：用于MPC和基于模型的强化学习的离线检查点选择，在非马尔可夫奖励的LunarLander中

Nikolai Smolyanskiy

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 提出一套基于最优控制理论的结构化验证时诊断指标，用于从离线检查点中预测潜在世界模型的闭环性能，其中复合奖励可观测性分数（CROF）在LunarLander任务上有效选择检查点，显著提升MPC和基于模型的强化学习性能。

Comments Preprint, 19 pages (16 main text + 3 pages appendix), 7 figures, 4 tables. Video: https://youtu.be/4PxHFW_TYUw , Code: https://github.com/nsmoly/LunarLander_RSSM

KAM-WM: Kinematic Affordance Maps from Latent World Models for Robot Manipulation

KAM-WM：基于潜在世界模型的机器人操作运动学可供性地图

Xinyu Shao, Keru Zhou, Guowei Huang, Yajun Gao, Tongtong Cao, Xiu Li

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； Huawei Technologies Ltd.（华为技术有限公司） 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 研究如何从少量演示中学习操作，提出KAM-WM框架，从冻结的潜在视频世界模型提取粗粒度方向交互线索，转化为运动学可供性地图，结合其他信息控制机器人，在实验中取得较好成果。

Comments 16 pages, 8 figures, preprint

Learning Task-Sufficient World Models by Synergizing Agentic Exploration and Structured Modeling

通过协同能动探索和结构化建模学习任务充分的世界模型

Fan Feng, Yujia Zheng, Minghao Fu, Yongqiang Chen, Guangyi Chen, Kevin Murphy, Biwei Huang, Kun Zhang

机构 * UCSD（加州大学圣地亚哥分校） ； MBZUAI（Mubarakzai Institute of Artificial Intelligence） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； UBC（不列颠哥伦比亚大学） 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 研究如何让智能体学习特定于任务、最小且足以决策的世界模型表示，通过智能体与世界模型闭环协同，智能体主动探索收集信息轨迹，世界模型学习结构化表示，提升样本效率和泛化能力。

GigaWorld-1: A Roadmap to Build World Models for Robot Policy Evaluation

GigaWorld-1：构建用于机器人策略评估的世界模型路线图

GigaWorld Team, Angyuan Ma, Boyuan Wang, Bohan Li, Chaojun Ni, Guo Li, Guan Huang, Guosheng Zhao, Hao Li, Hengtao Li, Jingyu Liu, Jiwen Lu, Qiuping Deng, Tingdong Yu, Xuancheng Xu, Xinyu Zhou, Xiuwei Xu, Xinze Chen, Xiaofeng Wang, Xiaoyu Tian, Yang Wang, Yifan Chang, Yukun Zhou, Yun Ye, Zhenyu Wu, Zhanqian Wu, Zheng Zhu

机构 * GigaAI（巨元人工智能） ； Tsinghua University（清华大学） 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 研究机器人策略评估中世界模型，介绍WMBench基准，通过分析多种模型、方案及大量模拟策略展开，得出评估器质量受长期动作忠实性影响等核心见解，推导出设计路线图并实现GigaWorld-1。

Comments Project page: https://open-gigaai.github.io/giga-world-1/

Agent vs. Parametric World Models: Hybrid Planning for Reliable Language Agents

基于基础迭代语言规划：参数化世界模型如何减少LLM代理中的幻觉传播

Xinyuan Song, Zekun Cai

机构 * Emory University（埃默里大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； LocationMind 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GILP方法，结合小参数化世界模型与LLM推理，通过一致性门控减少幻觉，在规划基准上将幻觉率从0.176降至0.035，成功率从0.668提升至0.838。

Comments Under Review

Identifiability Without Gaussianity: Symbolic World Models and Near-Infinite Temporal Consistency

无高斯假设的可识别性：符号世界模型与近无限时间一致性

Seth Dobrin, Łukasz Chmiel

机构 * Department of Computer Science, Stanford University（1 计算机科学系，斯坦福大学） 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 本文提出物理基础符号架构（PGSA），证明其在非高斯动态系统中实现精确线性可识别性和近无限时间一致性，克服了统计世界模型的高斯边界限制。

Comments Pre-print

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

Deform360: A Massive Multi-view Visuotactile Dataset for Deformable World Models

Deform360：面向可变形世界模型的大规模多视图视觉触觉数据集

Hongyu Li, Wanjia Fu, Xiaoyan Cong, Zekun Li, Binghao Huang, Hanxiao Jiang, Xintong He, Yiqing Liang, Rao Fu, Tao Lu, Srinath Sridhar, Kevin A. Smith, George Konidaris, Yunzhu Li

机构 * Brown University（布朗大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 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 针对可变形物体世界建模缺乏大规模真实数据的问题，构建含多视图视觉与触觉信息的Deform360数据集，评估现有主流世界模型，为相关研究提供基准。

Comments Accepted by ECCV 2026

WorldRoamBench: An Open-World Benchmark for Long-Horizon Stability of Interactive World Models

WorldRoamBench：交互式世界模型长时稳定性的开放世界基准

Ting-Bing Xu, Jiacheng Sui, Zhe Gao, Kewei Shi, Wenjin Yang, Zhicheng Liu, Zhaoxu Sun, Mingchao Sun, Hongyu Pan, Fan Jiang, Mu Xu, Qi Fan, Yang Gao, Yong Li, Baoquan Chen

机构 * AMAP CV Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团AMAP CV实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） 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WorldRoamBench基准，从动作、视觉、物理和记忆四维度评估交互式世界模型的长时稳定性，包含600+测试用例，揭示现有模型在所有维度均不理想。

Ask the World Before Acting: Environment Probing for Calibrated Agent World Models

行动前先询问世界：预算受限的环境探测用于世界模型校准

Xinyuan Song, Zekun Cai

机构 * Emory University（埃默里大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； LocationMind 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 提出预算受限的环境探测算子，通过结构化信念表在行动前校准世界模型，减少长期任务中的终端误差。

Comments Under Review

Understanding Rollout Error in Graph World Models

理解图世界模型中的展开误差

Xinyuan Song, Zekun Cai

机构 * Emory University（埃默里大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； LocationMind 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 本文研究图世界模型中的长时域展开误差，提出统一框架分析拓扑与模型引起的误差放大，并设计误差感知图世界模型，通过谱正则化、展开一致性和关键节点加权防止长时域发散。

Comments Under Review

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

DREAMSTEER: Latent World Models Can Steer VLA Policies During Deployment Without Any Finetuning

DREAMSTEER：潜在世界模型可在部署期间引导VLA策略，无需任何微调

Hanchen Cui, Sergio Arnaud, Arjun Majumdar, Daniel Dugas, Elie Aljalbout, Karthik Desingh, Krishna Murthy Jatavallabhula, Franziska Meier

机构 * Fundamental AI Research (FAIR), Meta（基础人工智能研究（FAIR），Meta公司） ； University of Minnesota Twin Cities（明尼苏达大学双城分校） 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 研究针对预训练视觉语言动作（VLA）策略在部署时分布偏移的问题，提出DREAMSTEER框架，利用潜在世界模型和价值模型引导策略，无需微调或修改参数，提升了任务成功率和指令遵循准确率。

Comments 19 pages, 12 figures. Project page: https://dream-steer.github.io/

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。

TACO: TActile World Model as a Self-COrrector forScalable VLA Post-Training

TACO：作为可扩展VLA训练后自校正器的触觉世界模型

Shengbang Liu, Yueru Jia, Yuyang Yan, Jiaming Liu, Xinran Zhang, Qiuxuan Feng, Yandong Guo, Shiji Zhou, Boxin Shi, Shanghang Zhang

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院多媒体信息处理技术国家重点实验室） ； AI 2 Robotics（人工智能与机器人研究所） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 研究VLA模型在接触丰富任务中的问题，提出TACO框架，通过触觉感知世界模型驱动可扩展VLA训练后校正，结合多种方法提升策略，实验表明其能显著提高成功率。

Repair the Amplifier, Not the Symptom: Stable World-Model Correction for Agent Rollouts

修复放大器，而非症状：面向智能体轨迹的稳定世界模型修正

Xinyuan Song, Zekun Cai

机构 * Emory University（埃默里大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； LocationMind 纠错

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

AI总结 针对长流程规划中的图级错误，提出WM-SAR方法，通过子图放大反向定位因果子图进行修复，在有限token预算下优于传统扫描修复方法。

Comments Under Review

World-Model Collapse as a Phase Transition

世界模型崩溃作为相变

Xinyuan Song, Zekun Cai

机构 * Emory University（埃默里大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； LocationMind 纠错

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

AI总结 研究长时域语言代理隐式世界模型中的相变现象，通过确定性任务族的大规模网格搜索揭示从解决平台到崩溃的相图，并证明世界状态保真度先于动作有效性失效。

Comments Under Review

Worldscape-MoE: A Unified Mixture-of-Experts World Model for Scalable Heterogeneous Action Control

Worldscape-MoE：用于可扩展异构动作控制的统一专家混合世界模型

Jianjie Fang, Yongyan Xu, Ziyou Wang, Chen Gao, Yuchao Huang, Zhaolu Wang, Rongze Tang, Mingyuan Jia, Baining Zhao, Weichen Zhang, Xin Zhang, Haisheng Su, Yu Shang, Wei Wu, Xinlei Chen, Yong Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Manifold AI 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 研究视频生成世界模型控制接口碎片化瓶颈，提出基于扩散变换器的专家混合世界模型Worldscape-MoE，通过模态感知控制注入等实现异构动作控制，实验验证其有效性和扩展性。

Comments 36 pages

WorldBagel: Uncovering the Power of Unified Multimodal Models for Vision-Language-Action-World Modeling

WorldBagel：揭示统一多模态模型在视觉-语言-动作-世界建模中的力量

Zelin Zhao, Min Shi, Bo Yuan, Haotian Xue, Jialuo Li, Lama Moukheiber, Humphrey Shi, Yongxin Chen

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 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 研究统一多模态模型在视觉-语言-动作-世界建模中的作用，基于BAGEL构建WorldBagel框架，通过多任务机器人操作等实验，发现统一不仅便利，更是学习有效模型的关键因素。

Comments Rejected by ECCV 2026, Arxiv Paper

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

DSGE as a Structured World Model:Benchmarking Counterfactual Generalization in Economic Worlds

作为结构化世界模型的动态随机一般均衡模型：经济世界中反事实泛化的基准测试

Wenli Xu

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 研究现代世界模型在反事实状态下的弱点，提出动态随机一般均衡（DSGE）模型是结构化世界模型，介绍DSGE-Gym基准，发现学习的世界模型在路径外崩溃，用DSGE生成的数据训练可减少误差。

Metasurface embodied intelligence through electromagnetic world model

通过电磁世界模型实现超表面的具身智能

Che Liu, Zhenhao Fu, Qian Ma, Jiajing Wu, Wen Ming Yu, Lianlin Li, Tie Jun Cui

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

AI总结 提出超表面具身智能通过世界模型（metaEI-WM）范式，集成语义环境建模与电动力学先验，理解电磁动力学，优化编码配置塑造电磁环境，实现复杂场景中多种无线任务自动化。

Comments 85 pages, 15 figures

DynaVieW: Schema-Guided World Modeling for Understanding Hierarchical Visual Dynamics

DynaVieW：用于理解分层视觉动态的模式引导世界建模

Silin Gao, Hao Zhao, Zeming Chen, Sepideh Mamooler, Antara Raaghavi Bhattacharya, Qiyu Wu, Hiromi Wakaki, Yuki Mitsufuji, Li Mi, Syrielle Montariol, Antoine Bosselut

机构 * EPFL, Switzerland（瑞士联邦理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； Sony Group Corporation（索尼集团） ； ETH Zurich, Switzerland（瑞士苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 针对多模态语言模型难以系统建模视频视觉场景时间演变的问题，提出DynaVieW模型，通过学习交错状态转换序列理解视觉动态，在多架构下联合建模，提升下游视觉叙事创作等任务表现。

Comments ICML 2026

Latent Clarity: Bridging World-Model Kinematics to Semantic Manifolds for Video Anomaly Anticipation

潜在清晰度：将世界模型运动学与语义流形连接以进行视频异常预测

Abu Anas Ibn Samad

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

AI总结 研究视频异常预测问题，提出PULS管道，含KSD Bridge和ASP模块。KSD Bridge映射张量，ASP锐化潜在特征，验证潜在清晰度假设， Triple-Track协议有预测优势，且能零样本转移到分布外数据。

Comments 14 pages, 3 figures, 5 tables

In-Context World Modeling for Robotic Control

面向机器人控制的上下文世界建模

Siyin Wang, Junhao Shi, Senyu Fei, Zhaoyang Fu, Li Ji, Jingjing Gong, Xipeng Qiu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 提出上下文世界建模（ICWM）框架，通过任务无关的交互历史推断系统变量，使机器人策略无需参数更新即可适应新配置，在仿真和真实实验中显著优于标准VLA基线。

ThermoForce: A Physics-Structured Interventional World Model for Building HVAC Control

ThermoForce：用于构建暖通空调控制的物理结构干预世界模型

Yifan Wang

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

AI总结 研究建筑暖通空调系统模型预测控制所需的热模型问题。提出ThermoForce，将时间序列基础模型冻结为被动自由响应，学习物理结构的强制响应算子，在相关干预中表现出色，嵌入MPC可降低热不适与能耗。

Comments 23 pages, 9 figures

Object-Centric Environment Modeling for Agentic Tasks

用于智能任务的以对象为中心的环境建模

Yiyang Li, Tianyi Ma, Zehong Wang, Yijun Ma, Yanfang Ye

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型智能体经验维护难题，提出以对象为中心的环境建模（OCM），将经验组织成可执行模型，含对象知识与过程知识，在线更新并验证，实验表明其能提升智能体性能。

CRISP: A Spatiotemporal Camera-Radar Backbone for Driving via Forecasting-Based World-Model Pretraining

CRISP：一种通过基于预测的世界模型预训练实现驾驶的时空相机-雷达主干网络

Jingyu Song, Yi Liu, Katherine A. Skinner

机构 * Department of Robotics, University of Michigan（密歇根大学机器人系） 纠错

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

AI总结 研究通过基于预测的表示学习预训练时空相机-雷达主干网络CRISP，利用历史多视图图像和雷达扫描，通过预测未来激光雷达点云学习统一鸟瞰图表示，介绍相关组件，实验表明其能提升点云预测并有效迁移至下游任务。

Comments 17 pages, under review