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