世界模型

Operator-on-F complements value-equivalence: a planning-time diagnostic for latent world models

算子对F补充值等价性：潜在世界模型的规划时诊断

Donna Vakalis

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 研究针对基于模型的强化学习中世界模型评估问题，引入算子对F诊断，通过模型自身预测器比较模型与环境的k步潜在前推，揭示其与规划回报的强关联及在跨架构比较中的作用，补充而非替代值等价性诊断。

Comments Accepted at RLC 2026 WM Workshop. V2 places the diagnostic in Koopman representation theory; references expanded. Results unchanged

The SIGReg Objective as Variational Free Energy: A Theoretical Active-Inference Account of JEPA World Models

作为变分自由能的SIGReg目标：JEPA世界模型的理论主动推理解释

Fabio Arnez, Alexandra Gomez-Villa

机构 * Université Paris-Saclay, CEA, List（巴黎萨克雷大学，法国国家科学研究中心，List研究所） ； Computer Vision Center Barcelona（巴塞罗那计算机视觉中心） 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JEPA世界模型，通过将四个正则化器组织成层次结构，证明选择抗坍缩正则化器决定训练目标是否为有效AIF变分自由能，在特定条件下SIGReg有优势，还扩展对应关系并确定未计算的AIF项。

Comments Theoretical paper; empirical validation of the stated predictions is left to separate work. 28 pages, 4 figures, 4 tables

Autonomous Video Generation with Counterfactual Controllability for Self-Evolving World Models

具有反事实可控性的自主视频生成用于自进化世界模型

Xin Wang, Wenxuan Liu, Tongtong Feng, Wenwu Zhu

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Beijing National Research Center for Information Science and Technology（北京信息科学与技术国家研究中心） 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 本文提出反事实可控性是自进化世界模型的关键，通过自主视频生成实现可控性，使模型能测试动作后果并反馈改进生成。

Comments 10 pages, 1 figure

Grounded world models in biological organisms and future embodied AI

生物有机体和未来具身人工智能中的基础世界模型

Giovanni Pezzulo, Davide Nuzzi, Marco D'Alessandro, Riccardo Proietti, Roberto Bottini, Paul Cisek

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 研究探讨生物有机体中基础世界模型，通过五个神经回路例子揭示当前具身人工智能缺失的特征，如内在动力学作用等，还讨论了生物系统原则对未来具身人工智能的影响。

From Observation to Insight: Mechanistic World Models and the Quest for Autonomous Discovery

从观察到洞察：机制世界模型与自主发现探索

Ingmar Posner, Anson Lei, Bernhard Schölkopf

机构 * MPI for Intelligent Systems & ELLIS Institute（马克斯·普朗克智能系统研究所及埃利斯研究所） 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 本文探讨科学发现问题，提出机制世界模型这一新设计范式，将可重复使用机制置于核心，推导其计算能力、设计原则等，指出虽有不同研究方向捕捉该范式要素但缺统一框架，为推动AI走向自主科学发现提供基础和蓝图。

Learning Safe Agent Behaviour from Human Preferences and Justifications via World Models

通过世界模型从人类偏好和理由中学习安全智能体行为

Ilias Kazantzidis, Timothy J. Norman, Yali Du, Christopher T. Freeman

机构 * University of Southampton（南安普顿大学） ； King’s College London（伦敦国王学院） 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 研究在环境未知且无合适奖励函数时安全训练与部署智能体策略的问题，提出DROPJ方法，先学习世界模型，由人类在其中生成模拟轨迹并给出偏好及理由，据此训练奖励模型用于部署，实验表明该方法可降低训练成本、提升部署性能及安全性。

Comments 42 pages, 18 figures. Extended version of a paper presented at ICAART 2026; submitted for consideration in the ICAART 2026 post-publication selected-papers volume in Lecture Notes in Artificial Intelligence

From Pixels to States: Rethinking Interactive World Models as Game Engines

从像素到状态：将交互式世界模型重新思考为游戏引擎

Zhen Li, Zian Meng, Shuwei Shi, Mingliang Zhai, Jiaming Tan, Chuanhao Li, Kaipeng Zhang

机构 * Alaya Lab（阿亚实验室） 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 本文从玩家动作控制等四个维度审视交互式游戏世界建模，分析现有方法优缺点，还为《黑神话：悟空》提供可扩展数据引擎，收集相关游戏资源用于状态感知建模，助力推动交互式游戏世界发展。

OPINE-World: Programmatic World Modeling with Ontology-error-Prioritized Interactive Exploration for ARC-AGI-3

OPINE-World：基于本体错误优先的交互式探索的程序化世界建模

David Courtis, Wenhao Li, Scott Sanner

机构 * University of Toronto（多伦多大学） 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OPINE-World，一种在线交互学习面向对象的程序化世界模型的LLM智能体，通过本体错误度量引导探索，在ARC-AGI-3基准上无需逐游戏训练即解决20/25个游戏，动作效率达78.4。

From Surface Forecasting to Observability Forecasting: A Latent World Model for Cloud-Aware EO Monitoring

从地表预测到可观测性预测：用于云感知地球观测监测的潜在世界模型

Mohanad Albughdadi

机构 * European Centre for Medium-Range Weather Forecasts（欧洲中期天气预报中心） 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 研究地球观测处理链中地表可观测性预测问题，采用LeWorldModel模型并将其应用于云感知地球观测序列，经训练和评估，该模型在可观测性基准上优于持久性方法，在多方面表现良好且能产生异常信号。

Towards Spatial Supersensing in the Wild

迈向野外空间超感知

Tianjun Gu, Tianyu Xin, Kuan Zhang, Bowen Yang, Kok-Chung Chua, Peize Li, Xinran Zhang, Yupeng Chen, Qiyue Zhao, Qinlei Xie, Jianhang Liu, Yucheng Lu, Yinan Han, Marco Pavone, Yiming Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； NVIDIA（英伟达） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 研究针对空间超感知中多模态模型基准测试局限于合成视频和家庭场景的问题，引入VSI-Super-Wild基准，受人类认知启发探究世界状态三元组，通过大量真实视频问答对测试发现模型不足及失败模式，为空间超感知发展指明方向。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://vsi-super-wild.github.io/

RoboWorld: Fast and Reliable Neural Simulators for Generalist Robot Policy Evaluation

RoboWorld: 用于通用机器人策略评估的快速可靠神经模拟器

Byeongguk Jeon, Seonghyeon Ye, JaeHyeok Doo, Sungdong Kim, Minjoon Seo, Hyungmok Son, Kimin Lee

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Config 纠错

专题命中 视频世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world-model(abstract)；video world model(abstract)

AI总结 提出RoboWorld自动化评估流程，结合快速自回归视频世界模型和任务进度感知视觉语言模型评分，通过Step Forcing减少训练-测试不匹配，实现与真实世界评估高度一致。

Comments Project page: https://byeongguks.github.io/RoboWorld/

Motubrain: An Advanced World Action Model for Robot Control

MotuBrain: 一种先进的世界动作模型用于机器人控制

Motubrain Team, Chendong Xiang, Fan Bao, Haitian Liu, Hengkai Tan, Hongzhe Bi, James Li, Jiabao Liu, Jingrui Pang, Kiro Jing, Louis Liu, Mengchen Cai, Rongxu Cui, Ruowen Zhao, Runqing Wang, Shuhe Huang, Yao Feng, Yinze Rong, Zeyuan Wang, Jun Zhu

机构 * MotuBrain Team（MotuBrain团队） 纠错

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

AI总结 MotuBrain提出一种统一的世界动作模型，结合视频和动作，支持多项任务，实现高效部署和高精度控制。

M$^\text{4}$World: A Multi-view Multimodal Driving World Model for Interactive Object Manipulation and Minute-long Streaming

M$^\text{4}$World：用于交互式对象操纵和分钟级流的多视图多模态驾驶世界模型

Ke Cheng, Hanqiao Ye, Lei Shi, Yahui Liu, Yunhan Shen, Jingtao Dong, Zhenke Wang, Wenxuan Ao, Weixiang Xu, Kaining Huang, Shuhan Shen

专题命中 自动驾驶 ：world model(title,abstract)；driving world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；driving world model(title,abstract)

AI总结 针对现有驾驶世界生成方法局限，提出M$^\text{4}$World模型，通过灵活接口与多阶段训练实现对象操纵及长时流稳定，引入后训练与生成模型，并用新管道评估，实验证明其在驾驶模拟中有高质量、可控性与稳定性。

Comments 24 pages, 13 figures

Ego-Dynamics-Augmented World Model for Autonomous Driving with Zero-Shot Cross-Chassis Adaptation

用于零样本跨底盘自适应自动驾驶的自我动力学增强世界模型

Zhidong Wang, Jingsong Liang, Zirui Li, Zhan Chen, Han Yu, Chen Lv

机构 * School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学机械与宇航工程学院） ； Collaborative Initiative, Interdisciplinary Graduate Programme, Nanyang Technological University（南洋理工大学跨学科研究生项目合作计划） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） 纠错

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

AI总结 研究针对自动驾驶中基于世界模型的强化学习问题，提出DynaDreamer方法，通过增强自我动力学先验改进世界模型，减少自我运动建模负担，实现零样本跨底盘自适应，实验证明该方法显著提升驾驶任务成功率。

Comments 13 pages, 13 figures

Disentangled Latent Dynamics Manifold Fusion for Solving Parameterized PDEs

解耦潜在动态流形融合用于求解参数化偏微分方程

Zhangyong Liang, Huanhuan Gao

机构 * National Center for Applied Mathematics, Tianjin University（应用数学国家中心，天津大学） 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DLDMF框架，通过解耦空间、时间和参数，利用连续时间潜在方法和动态流形融合机制，提升参数泛化和时间外推的稳定性与准确性。