世界模型

Action from Adjacent Set in Physical Space Outperforms the Best Prediction in World Models

物理空间中相邻集的动作优于世界模型中的最佳预测

Liangyu Li, Qingwen Liu, Mingqing Liu

机构 * Tongji University（同济大学） 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 研究基于采样和潜在世界模型的控制器存在的条件失败提议过度生成问题，提出相邻集动作重建（ASAR）方法，在携带和释放评估集上，相比匹配选择提高了事件完成成功率，还刻画了选择风险。

Comments 26 pages, 7 figures. Includes supplementary material

False Prophets: On the Security of World Models in Agentic Systems

虚假预言：论智能体系统中世界模型的安全性

Erik Imgrund, Anna Wimbauer, Klim Kireev, Konrad Rieck

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 研究智能体系统中世界模型的安全性，发现其存在特定漏洞，引入安全基准数据集，指出攻击者能诱导错误预测，成功率达95%，并为从业者提供减轻危害、强化系统的实用建议。

On the Identifiability of Controlled World Models

关于受控世界模型的可识别性

Xiangteng Zhang, Yang Guan, Bo Zhang, Hongyang Li, Ya-Qin Zhang, Shengbo Eben Li

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 研究受控世界模型的可识别性问题，建立在状态依赖高斯行为策略下的联合可识别性理论，识别出两个条件，证明满足条件时JEPA目标的全局极小值可识别潜在状态和受控转移，推导定量界限并通过实验验证理论。

AutoWorld: Learning Multi-Agent Traffic Simulation with Self-Supervised World Models

AutoWorld: 通过自监督世界模型扩展多智能体交通仿真

Mozhgan Pourkeshavarz, Tianran Liu, Nicholas Rhinehart

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 models(title)；world model(title,abstract)；world models(title)

AI总结 本文提出AutoWorld框架，利用未标记的LiDAR数据自监督学习世界模型，提升多智能体交通仿真的真实感与性能，实验表明未标记数据能有效提升仿真效果。

FeelWorld: Visuo-Tactile World Model for Hierarchical Contact Prediction and Planning

FeelWorld：用于分层接触预测和规划的视觉触觉世界模型

Wenxuan Ma, Chaofan Zhang, Chao Xue, Yinghao Cai, Guocai Yao, Shaowei Cui, Shuo Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Imprintx Robotics（印记机器人公司） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 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 研究针对现有视觉世界模型忽视触觉状态问题，提出分层视觉触觉世界模型FeelWorld，通过联合预测视觉和触觉状态、引入注意力机制及训练方法，实现接触预测与规划，实验表明其能降低预测误差并提高规划成功率。

Comments 9 pages, 7 figures

Real-Time Human-Centric World Modeling for Upper-Body Human-Object Interaction

用于上身人体-物体交互的实时以人为中心的世界建模

Chaonan Ji, Jinwei Qi, Peng Zhang, Bang Zhang

机构 * Tongyi Lab（通义实验室） 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 该研究提出用于上身人体-物体交互的实时以人为中心世界模型，采用连续-离散联合控制方案，结合多尺度运动编码的连续人体状态控制与语言编码离散交互状态控制，能精确建模人物与环境交互，提炼后实现高效实时推理，实验验证了其优势。

Recurrent Autoregressive Diffusion: Global Memory Meets Local Attention

循环自回归扩散：全局记忆与局部注意力相结合

Taiye Chen, Zihan Ding, Anjian Li, Christina Zhang, Zeqi Xiao, Yisen Wang, Chi Jin

机构 * Peking University（北京大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 研究针对超长视频生成中现有模型的不足，提出循环自回归扩散（RAD）框架，结合循环块与局部注意力，解决训练推理差距等问题，在相关数据集实验中展现出长视频生成的优越性。

Comments Published at ECCV 2026. Project page: https://yeyutaihan.github.io/recurrent-autoregressive-diffusion/

Context Is King: How In-Context Specification Shapes the Geometry of Concepts

上下文为王：上下文规范如何塑造概念的几何结构

Elad David, Max Fomin

机构 * Zenity 纠错

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

AI总结 研究大型语言模型中上下文规范对概念几何结构的塑造，发现上下文决定模型实际使用的结构，声明性规则可确定几何编码关系及拓扑类型，不同规模模型表现不同，同一模型家族中较大模型存在的机制在较小模型中可能不存在。

Scaling GUI Agents with Visual State Transitions

通过视觉状态转换扩展 GUI 智能体

Xiangyan Liu, Kaixin Li, Haonan Wang, Biao Wu, Meng Fang, Longxu Dou, Chao Du, Michael Qizhe Shieh, Tianyu Pang

机构 * NUS（新加坡国立大学） ； Sea AI Lab（Sea人工智能实验室） ； UTS（悉尼科技大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） 纠错

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

AI总结 研究通过状态转换预训练扩展 GUI 智能体，联合优化逆动力学和正向动力学预训练统一多模态模型，在桌面和移动 GUI 场景基准测试中优于基线，联合动力学优化有稳定改进，下游性能随转换数据量提升。

ML-based Predictive Models for Power Consumption in Virtualised O-RANs

基于机器学习的虚拟无线接入网功耗预测模型

Rishu Raj, Genevieve Akude, Urooj Tariq, Daniel Kilper

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

AI总结 研究虚拟无线接入网功耗预测问题，采用基于特征提取和回归器的机器学习方法，测试深度神经网络三种变体，结果显示结合DNN与XGBoost的混合模型性能最佳，平均相对误差低于0.5%，可用于未来网络节能编排。

The balance between compactness and forecast accuracy of data-driven latent-space reduced-order models in controlled wake flows

数据驱动的潜在空间降阶模型在受控尾流中的紧凑性与预测精度平衡

Alberto Solera-Rico, Patricia García-Caspueñas, Carlos Sanmiguel Vila, Stefano Discetti

专题命中 通用世界模型 ：latent dynamics(abstract)；分类 cs.LG；predictive model(abstract)；predictive models(abstract)

AI总结 研究受控尾流中数据驱动潜在空间降阶模型，比较POD、CAEs等压缩方法及基于长短期记忆网络的预测器，发现CAEs压缩效率高但长期预测差，POD潜在轨迹更平滑，揭示紧凑性与预测精度权衡，为实时流动控制设计预测ROMs提供指导。

Comments 32 pages, 20 figures

Offline-to-Online Creative Optimization with Generative Models and Adaptive Testing

基于生成模型和自适应测试的离线到在线创意优化

Kevin Lee, Benjamin Letham, Zhiyuan Jerry Lin, Elodie Samson, Eric Onofrey, Poppy Zhang, Shawndra Hill, Eytan Bakshy

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Meta 纠错

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

AI总结 研究如何利用历史A/B测试数据，通过性能驱动的离线到在线工作流程，用预测模型指导生成测试广告位候选创意，经实验验证该方法能有效提升创意参与度，为创意优化提供设计原则。