世界模型

PatchWorld: Gradient-Free Optimization of Executable World Models for Agent Environments

PatchWorld：可执行世界模型的免梯度优化

Jiaxin Bai, Yue Guo, Yifei Dong, Jiaxuan Xiong, Tianshi Zheng, Yixia Li, Tianqing Fang, Yufei Li, Yisen Gao, Haoyu Huang, Zhongwei Xie, Hong Ting Tsang, Zihao Wang, Lihui Liu, Jeff Z. Pan, Yangqiu Song

机构 * Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； Independent Researcher（独立研究员） ； HKUST（香港科技大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Wayne State University（韦恩州立大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 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 提出 PatchWorld 框架，通过反例引导的代码修复将离线轨迹转化为可执行的 Python 世界模型，实现无需梯度优化的符号信念状态程序，在 AgentGym 环境中达到 76.4% 的宏观成功率。

Entanglement Entropy and Complexity of Multicomponent Universe from Holography

从全息学角度研究多组分宇宙的纠缠度量

Ritam Mahanta, Gopinath Guin, Souvik Paul, Sunandan Gangopadhyay

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

AI总结 本文提出了一种研究多组分宇宙全息信息理论量的方法，展示了双组分物质源的宇宙模型及其在不同时间尺度下的行为特征。

Comments 38 Pages, 1 Figure, Accepted for publication in Progress of Theoretical and Experimental Physics

Journal ref Prog. Theor. Exp. Phys. 2026 073B11

Annotation-Assisted Learning of Treatment Policies From Multimodal Electronic Health Records

借助注释的学习：从多模态电子健康记录中学习治疗策略

Henri Arno, Thomas Demeester

机构 * Department of Information Technology Ghent University - imec（信息科技系根特大学 - imec） 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 本文提出AACE方法，通过专家注释辅助学习多模态EHR中的因果策略，提升治疗决策效果。

Comments Accepted at Machine Learning for Healthcare (MLHC) 2026

ForgeDrive: Bidirectional Cross-Conditioning for Unified Visual-Action Generation in Autonomous Driving

ForgeDrive: 自动驾驶中统一视觉-动作生成的双向交叉条件

Xuchang Zhong, He Zheng, Chenxu Zhao, Tianxiong Lv, Hangqi Fan, Bohua Wang, Yushan Liu, Li Gao, Zhihao Liao, Leigang Luo, Congyang Zhao, Yang Cai

机构 * Amap, Alibaba Group（阿里巴巴集团高德地图） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world-model(abstract)；world-model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出ForgeDrive统一自回归扩散框架，通过“先动作后想象”范式实现视觉与动作的双向交叉条件，解决级联误差问题，在NAVSIM上优于现有规划器。