世界模型

What if? Emulative Simulation with World Models for Situated Reasoning

如果呢？基于世界模型的仿真模拟用于情境推理

Ruiping Liu, Yufan Chen, Yuheng Zhang, Junwei Zheng, Kunyu Peng, Chengzhi Wu, Chenguang Huang, Di Wen, Jiaming Zhang, Kailun Yang, Rainer Stiefelhagen

机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； Hunan University（湖南大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； INSAIT, Sofia University ``St. Kliment Ohridski''（INSAIT，索菲亚大学『圣克莱门特·奥赫里迪斯』） ； RAI Institute（RAI研究所） 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WanderDream数据集，利用世界模型进行心理探索的仿真模拟，使代理无需主动探索即可回答空间假设问题，实验证明心理探索对情境推理至关重要。

Comments Accepted at ECCV 2026. The data and code are available at: https://github.com/RuipingL/WanderDream

Validate the Dream Before You Trust Its Verdict: Admissibility for World-Model Simulators

在信任世界模型模拟器的裁决之前先验证其可靠性：世界模型模拟器的可接受性

Christian Oefinger, Finn Rasmus Schäfer, Korbinian Moller, Mattia Piccinini, Johannes Betz

机构 * Autonomous Vehicle Systems Lab（自主车辆系统实验室） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

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

AI总结 研究世界模型模拟器裁决的可靠性问题，基于安全关键模拟的可信度实践定义可接受性阶梯，通过自动驾驶实例验证，指出视觉保真度不能预测行动稳健性，为世界模型模拟器的评估提供了新框架。

Comments Accepted at RSS 2026 Workshop on Robot World Models

Thinking Ahead: Foresight Intelligence in MLLMs and World Model

提前思考：多模态语言模型和世界模型中的预见智能

Zhantao Gong, Liaoyuan Fan, Qing Guo, Xun Xu, Xulei Yang, Shijie Li

机构 * College of Software, Nankai University, China（南开大学软件学院） ； The University of Hong Kong, China（香港大学） ； NKIARI, Shenzhen Futian, China（NKIARI，深圳福田，中国） ； AAIS & VCIP, Nankai University, China（AAIS与VCIP，南开大学，中国） ； A*STAR Institute of Advanced Intelligence and Computing, Singapore（新加坡A*STAR先进智能与计算研究所） 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 研究定义预见智能，引入FSU-QA数据集，对视觉语言模型在预见任务中全面研究，发现当前模型不足。该数据集可评估世界模型，增强预见推理，微调小模型能超大型先进模型，为开发下一代模型提供基础，还验证了评估协议。

Comments Accepted by ECCV 2026

Grounding Spatial Relations in a Compact World Model: Instruction Leakage and a Goal-Free Dynamics Fix

在紧凑世界模型中建立空间关系：指令泄漏与无目标动力学修复

Yufeng Wang, Lu Wei, Haibin Ling

机构 * Stony Brook University（纽约州立大学石溪分校） ； Westlake University（西湖大学） 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 研究以语言目标为条件的紧凑世界模型中空间关系建立问题，发现指令泄漏陷阱，提出将目标排除在动力学外并监督读取路径的修复方法，适用于相关世界模型，提升关系基础的准确性。

The Rank-One Corner: How Much Value Equivalence Does a Task Need from a World Model?

一阶角：任务从世界模型中需要多少价值等价性？

Donna Vakalis

机构 * Mila – Quebec AI Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） 纠错

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

AI总结 研究任务从世界模型中所需的价值等价性，通过在DreamerV3堆栈上测量发现，潜在因素代表的闭包由训练目标维度决定，价值等价具维度性，单奖励目标是其一阶角，模型安装的任务结构与预测目标相关。

Comments 22 pages, 14 figures

X-Foresight: A Joint Vision-Action Causal Forecasting Network via Predictive World Modeling

X-Foresight：一种通过预测世界建模的联合视觉-动作因果预测网络

Baolu Li, Jingyu Qian, Rui Guo, Yilun Chen, Hanpeng Liu, Yuan Lin, Junhong Zhou, Ruixin Liu, Liu Yang, Yutong Zheng, Zhenli Zhang, Sean Li, Chaoda Zheng, Boyang Wang, Tenglong, Gu, Zhuangzhuang Ding, Pengkun Zheng, Yu Zhang, Xianming Liu

机构 * PWM Team（PWM团队） ； XPeng Inc.（XPeng公司） 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X-Foresight，一种将预测世界模型直接集成到VLA架构中的方法，通过长程分块自回归策略和课程学习，联合学习世界建模与实时动作控制，以解决视频预测中的低熵冗余和长程因果建模难题。

Explain Before You Answer: A Survey on Compositional Visual Reasoning

回答之前先解释：组合视觉推理综述

Fucai Ke, Joy Hsu, Zhixi Cai, Zixian Ma, Xin Zheng, Xindi Wu, Sukai Huang, Weiqing Wang, Pari Delir Haghighi, Gholamreza Haffari, Ranjay Krishna, Jiajun Wu, Hamid Rezatofighi

机构 * Monash University（墨尔本大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Griffith University（格里菲斯大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Allen Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 综述2023年至2025年组合视觉推理文献，形式化核心定义，追溯范式转变，编目基准指标，提炼见解、识别挑战并概述方向，为该领域提供统一分类、历史路线图和批判性展望。

Comments Project Page: https://github.com/pokerme7777/Compositional-Visual-Reasoning-Survey

Event-Centric World Modeling with Memory-Augmented Retrieval for Embodied Decision-Making

基于记忆增强检索的事件中心世界建模用于具身决策

Zhaowen Fan, Rongchao Zhang, Yunxiang Han

机构 * Zhaowen Fan（Fan 研究院） ； Rongchao Zhang（Zhang 实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出一种事件中心世界建模框架，通过记忆增强检索实现具身决策，结合语义事件和先前经验进行决策，提升动态环境的结构抽象与可解释性。

Comments 12 pages, 9 figures, 4 tables, currently under review

Vision Language Action (VLA) Models for Unmanned Aerial Robotics and Bimanual Manipulation: A Review

用于无人机机器人和双手操作的视觉语言动作（VLA）模型综述

Inkyu Sa, Chanoh Park, Hea-Min Lee, Donghee Noh, Ho Seok Ahn

机构 * Chef Robotics ； RovifyLab ； IT Application Research Center, Jeonbuk Regional Branch ； Department of Electrical, Computer and Software Engineering（电气与计算机软件工程系） 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 综述2017 - 2026年183篇文献，围绕视觉语言动作模型在无人机机器人和双手操作方面的应用，涵盖多维度，表明双手VLA相关策略可转移至无人机系统，还确定了两领域的14个研究方向。

Comments 56 pages, 11 figures, 16 tables

Model-Based Reinforcement Learning Control of Reaction-Diffusion Problems

基于模型的强化学习控制反应扩散问题

Christina Schenk, Aditya Vasudevan, Maciej Haranczyk, Ignacio Romero

机构 * Universidad Politécnica de Madrid（马德里理工大学） ； IMDEA Materials Institute（IMDEA材料研究所） 纠错

专题命中 模型式强化学习 ：model-based reinforcement learning(title)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于模型的强化学习方法，用于解决反应扩散问题中的初始边界值问题，通过引入新的奖励函数和随机策略梯度方法，实现了对热力和疾病传播的控制。

Comments 23 pages, 12 figures

Journal ref Optimal Control Applications and Methods, 45(6):2897-2914 (2024)

Infinite Worlds with Versatile Interactions

具有通用交互的无限世界

Zelin Gao, Qiuyu Wang, Jiapeng Zhu, Jingye Chen, Zichen Liu, Qingyan Bai, Jiahao Wang, Yufeng Yuan, Hanlin Wang, Yichong Lu, Ka Leong Cheng, Haojie Zhang, Jian Gao, Tianrui Feng, Yuzheng Liu, Yao Yao, Yinghao Xu, Xing Zhu, Yujun Shen, Hao Ouyang

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

AI总结 介绍LingBot-World 2.0的升级，包括通过因果预训练实现无界交互、提炼实时变体保证快速响应，引入多样交互元素，集成智能控制并开发共享界面，还将主模型与轻量级模型配对便于单GPU部署。

Comments Project page: https://technology.robbyant.com/lingbot-world-v2 Code: https://github.com/robbyant/lingbot-world-v2