世界模型

RENEW: Towards Learning World Models and Repairing Model Exploitation from Preferences

RENEW：迈向从偏好中学习世界模型并修复模型利用问题

Logan Mondal Bhamidipaty, Mykel Kochenderfer, Subramanian Ramamoorthy

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 研究针对世界模型在数据覆盖薄弱时易受模型利用问题，提出从人类反馈中学习动力学（DLHF），但朴素DLHF样本效率低，于是引入RENEW利用认知不确定性聚焦微调，经实验评估，RENEW提高样本效率等，为解决离线模型强化学习利用问题提供新途径。

Flow Matching in Feature Space for Stochastic World Modeling

特征空间中的流匹配用于随机世界建模

Francois Porcher, Nicolas Carion, Karteek Alahari, Shizhe Chen

机构 * FAIR at Meta（Meta的FAIR） 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FlowWM，在预训练特征空间中直接进行流匹配，通过可微一步投影机制实现高效训练，在合成和真实基准上提升感知性能、模式覆盖和时域鲁棒性。

Comments 24 pages, 18 figures, 6 tables

World-Model-Aware Responsibility Allocation in Heterogeneous Logistics Systems

异构物流系统中世界模型感知责任分配

Artan Markaj, Niklas Jobs, Felix Gehlhoff

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 研究异构物流系统中自主与非自主设备混合时的责任分配问题，提出世界模型感知责任框架WMARF，依模型质量和自动化水平动态分权限并分类死锁，通过模拟验证其有效性及随自主性提高仍有效的特性。

When Does Belief-Based Agent Memory Help? Reliability-Conditional Updating and Provenance-Capped Poisoning Defense

Nous：一种用于长期智能体记忆的预测世界模型

Pranav Singh

机构 * Indian Institute of Technology Ropar（印度理工学院罗巴尔分校） 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 提出Nous记忆架构，基于知识即预测而非存储的原则，通过贝叶斯更新维护概率分布，以信息论惊喜度评分并记录信念变化，在LoCoMo基准上取得优于对比方法的F1分数。

Comments Preprint. 10 pages, 1 figure, 6 tables

WorldWander: Bridging Egocentric and Exocentric Worlds in Video Generation

WorldWander：在视频生成中连接自我中心和外中心世界

Quanjian Song, Yiren Song, Kelly Peng, Yuan Gao, Mike Zheng Shou

机构 * Show Lab, National University of Singapore（新加坡国立大学Show实验室） 纠错

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

AI总结 研究聚焦视频生成中自我中心与外中心世界转换，提出WorldWander框架，基于视频扩散变换器，整合上下文视角对齐与协作位置编码，精心策划数据集，实验证明该框架在视角同步、角色一致性和泛化能力上表现卓越，设定了新基准。

Comments Accepted by ECCV 2026; Code: https://github.com/showlab/WorldWander

Latent Communication Between Language Model Agents: Channels, Alignment, and the Limits of Text

语言模型智能体之间的潜在通信：通道、对齐方式及文本的局限性

Markus Wenzel

机构 * Constructor University（康斯坦丁大学） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型智能体间潜在通信，构建三个通信通道，通过稀疏自编码器分析信息损失，经实验发现文本通信会丢失信息，潜在通道在跨语言概念任务上与文本通道匹配但未超，得出丢失特征多编码表面形式的结论，还指出明确潜在通信优势需更深入任务及分析框架。

"Trust Junk" Leads to Unjustified Support for Highly Discriminatory Predictive Models

“信任垃圾”导致对高度歧视性预测模型的不合理支持

Michael Correll, Lucy Havens, Mahsan Nourani

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 研究发现在可解释人工智能中，模型解释里提供的准确但多余或无关的数据会使人们对明显歧视性和不公平的模型产生不合理信任，提示XAI设计者和开发者要注意工作中的修辞及可视化带来的潜在问题。

Short-Duration Gamma-ray Burst and Afterglow Rates in the Rubin and Roman Era

鲁宾和罗马时代短时伽马射线暴及其余辉发生率

Tzvetelina Dimitrova, Nathaniel Butler

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

AI总结 利用概率模型模拟短暴余辉，预测LSST每年可探测约0.9个同轴余辉和1.3个孤儿余辉，而罗马望远镜适用于深度跟踪，但LIGO O5期间每年可探测事件少于1个。

Comments ApJ accepted

Grow-Prune-Freeze Networks: Adaptive & Continual Learning Technique for Olfactory Navigation

生长-剪枝-冻结网络：用于嗅觉导航的自适应与持续学习技术

Kordel K. France, Ovidiu Daescu

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 提出生长-剪枝-冻结（GPF）网络框架，通过动态调整策略网络层数实现持续学习，在湍流羽流导航任务中达到94%成功率，并推广到其他机器学习任务。

Comments Accepted as poster to the Reinforcement Learning in Big Worlds Workshop at the 2026 Reinforcement Learning Conference

RxBrain: Embodied Cognition Foundation Model with Joint Language-Visual Reasoning and Imagination

RxBrain：具有联合语言-视觉推理与想象的具身认知基础模型

Haotian Liang, Mingkang Chen, Yufei Huang, Yuchun Guo, Xiaomeng Zhu, Xiangli Shi, Kaixuan Wang, Yunxuan Mao, Weijie Zhou, Ling Chen, Shirong Zeng, Yueyu Long, Yuchen Si, Yajuan Zhu, Xingyu Zhou, Minghui Wang, Wanjia He, Xin Yang, Lingzhu Xiang, Zhiqing Liu, Bohan Ma, Xiran Huang, Tianshuo Yang, Zhiheng Liu, Xuantang Xiong, Zisheng Lu, Ping Luo, Yao Mu, Han Hu, Zhengyou Zhang

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 研究提出具身认知基础模型RxBrain，采用统一多模态架构，通过构建自动管道训练，引入RxBrain-Bench评估，能保持具身理解和生成能力，扩展到连续机器人动作生成，为具身认知基础模型发展奠定基础。

Hierarchical Denoising For Multi-Step Visual Reasoning

用于多步视觉推理的分层去噪

Zezhong Qian, Xiaowei Chi, Chak-Wing Mak, Tianze Zhou, Ruibin Yuan, Yuhan Rui, Hengzhe Sun, Zhuoqun Wu, Yuming Li, Siyuan Qian, Sirui Han, 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） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Fuzhou University（福州大学） ； Muka Robotics（木卡机器人） 纠错

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

AI总结 研究针对视频模型多步推理不足的问题，提出HDR框架，通过树形层次结构和稀疏分层注意力模式进行多步推理，在新基准测试中提升了成功率和进度，推理更快，数据效率更高，在机器人实验中展现潜力。

Fully Offline Reinforcement Learning

完全离线强化学习

Mattie Fellows, Clarisse Wibault, Uljad Berdica, Johannes Forkel, Maike Osborne, Jakob N. Foerster

专题命中 模型式强化学习 ：model-based RL(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究完全离线强化学习问题，提出基于贝叶斯模型的SOReL方法及扩展的TOReL方法，通过学习动力学后验、预测不确定性估计策略值实现完全离线超参数选择，建立实用且有理论基础的完全离线强化学习框架。