世界模型

WorldExam: Benchmarking World Models from Apparent Appearance to Inherent Reactivity

WorldExam：从表观外观到内在反应性对世界模型进行基准测试

Yuxue Yang, Shuyao Shang, Jiahe Wang, Zitong Zhou, Liang Tan, Junhan Zeng, Ruizhi Li, Junyan Li, Yu Liu, Xiao Yang, Yong Li, Jun Zhu, Hongsheng Li, Tieniu Tan, Lue Fan, Zhaoxiang Zhang

机构 * CASIA（中国科学院自动化研究所） ； SLAI（智能科学与技术实验室） ； CUHK（香港中文大学） ； AMAP（中国农业科学院） ； THU（清华大学） 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 该研究推出WorldExam基准，评估20个模型在视觉质量等四层级的表现，发现不同驱动模型能力有明显分化，无模型兼具广泛任务覆盖与稳定性能，高视觉质量不代表内在反应性强。

Comments Project Website: https://WorldExam.github.io

ProWorld: Progress-Aware Hyperbolic World Models for Long-Horizon Visual Goal Reaching

ProWorld：用于长程视觉目标到达的感知进展双曲世界模型

Zihan Liu, Yuzhe Zhuang, Yuanzu Li, Wanshuang Gou, Jiahong Liu, Min Zhou, Menglin Yang

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 本文针对长程视觉目标到达任务中视觉世界模型的进展感知与轨迹区分难题，提出双曲视觉世界模型ProWorld，经实验相较LeWM实现9.67的平均绝对成功率提升。

Comments 24 pages, 14 figures, 15 tables

Branch-JEPA: Finite-Support Predictive Distributions for JEPA World Models

MoP-JEPA：用于随机JEPA世界模型的硬分配预测器混合架构

Zhi Song, Ximing Xing, Zhenchao Tang, hanbo Huang, Jiehui Huang, Weilong Yan, Tianxu Lv, Minghao Yang, Zhongzheng Niu, Bing He, Lusheng Wang, Jianhua Yao

机构 * City University of Hong Kong, China（香港城市大学） ； Tencent, China（腾讯） 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 针对传统JEPA在随机环境下的状态坍缩问题，提出硬分配预测器混合的MoP-JEPA，可收敛到转移分布量化器，在OGBench测试中规划性能远超基线方案。

Quantum Cinema: An Interactive Cinematic Exploration of Quantum Computing Hardware via Generative World Models

量子影院：通过生成世界模型对量子计算硬件进行交互式电影探索

Aoyu Zhang, Dongping Liu, Luyao Zhang

机构 * Amazon Web Services（亚马逊网络服务） ； Duke Kunshan University（杜克昆山大学） 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 本文提出量子影院，一个基于生成世界模型的开源交互式应用，通过四幕叙事将不可见的量子硬件转化为可探索的电影体验，旨在弥合量子计算与公众之间的想象鸿沟。

WorldDynCache: Risk-Controlled Latent Dynamics Approximation for Diffusion World Model

WorldDynCache：用于扩散世界模型的风险控制隐式动力学近似

Leyang Chen, Junyi Wu, Shaoqiu Zhang, Yulun Zhang

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

AI总结 本文提出WorldDynCache框架，通过风险估计器和提升隐式代理解决扩散世界模型推理慢的问题，在两个数据集上实现加速并取得最优生成质量。

Koopman Dreamer: Spectrally Constrained Latent Dynamics for Stable World-Model Imagination

库普曼梦想家：用于稳定世界模型想象的频谱约束潜在动力学

Jiaqi Li, Xinglong Zhang, Haibin Xie, Yixing Lan, Wei Pan, Xin Xu

机构 * College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学智能科学与技术学院） ； School of Engineering, Newcastle University（纽卡斯尔大学工程学院） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world-model(title)；latent dynamics(title,abstract)；world-model(title)；world model(abstract)

AI总结 研究针对潜在世界模型长期展开中模态持久性和误差积累控制有限的问题，提出库普曼梦想家模型，通过频谱约束潜在动力学核心及多种目标结合优化，推导误差界，实验证明其提高了长期潜在展开稳定性及闭环控制性能。

Comments 20 pages, 13 figures, 11 tables. Revised manuscript with a more concise and precise abstract and improved clarity and presentation throughout the main text. The main technical content, experimental results, and conclusions remain unchanged

FedWorld: Scope-Aware Federation of Agent World Models

FedWorld：感知范围的智能体世界模型联邦

Yuchao Hou

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

AI总结 FEDWORLD是一种感知范围的智能体世界模型联邦协议，通过交换结构化抽象转移规则，减少冲突动态下的负迁移，提升智能体任务成功率。

MoWorld: A Flash World Model

MoWorld：一种快速世界模型

Team Moxin, Deyi Ji, Tianrun Chen, Xin Zhang, Jiale Yang, Qi Zhu, An Zhao, Zihao Xie, Han Wang, Xuanyi Liu, Yixiang Zhou, Pei Liu, Yi Tan, Cheng Chen, Dayi Zhu, Mingyu Wei, Hanjie Xu, Jun Liao, Siqi Li, Lingyu Lu, Hongye Fang, Hongming Tan, Youjiang Zhu, Taiyu Zhang, Zejian Li, Chaotao Ding, Zhipeng Liang, Wenxuan Song, Yi Li, Baochuan Yang, Xin Jiang, Ben Feng, Jingyuan Zou, Yanlin Liu, Rong Shi, Lingfeng Li, Liyi Yao, Lanyun Zhu, Yunhe Pan, Lingyun Sun

机构 * Moxin Technology（魔心科技） 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 研究旨在提升世界模型实用性与推理效率。提出MoWorld，基于3D原生数据引擎，有课程跨帧预训练等策略，能在NPU上达50 FPS实时交互，平均推理成本低，为世界模型大规模应用提供基础并展示多种应用。

Comments Project Page: https://moxin-tech.github.io/moworld/

NeuroWorld: A Latent Brain World Model for Stimulus-Conditioned Human Brain Dynamics

NeuroWorld：用于刺激条件下人脑动力学的潜在脑世界模型

Zijian Dong, Jianxiong Zhou, Kwun Kei Ng, Jan Paolo Macapinlac Balagtas, Zhizhou Li, Zijiao Chen, Juan Helen Zhou

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；latent dynamics(abstract)

AI总结 研究针对现有脑编码模型的时间约束缺陷，提出首个脑世界模型NeuroWorld，通过两阶段方法在三个fMRI基准上实现了更优的脑活动多步预测性能，为脑活动因果预测提供了新框架。

Comments 10 pages, 9 figures

DF$^3$: World Modeling via Decoder-Free Feature Forecasting in Autonomous Navigation

DF³：自主导航中基于无解码器特征预测的世界建模

Jiaming Chen, Guoan Xu, Aoshen Huang, Haozhuo Zhang, Yang Li, Wei Pan

机构 * The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） ； Shandong University（山东大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 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 本研究提出DF³框架，通过冻结视觉基础模型、MACF机制及专用任务查询，在潜在空间直接预测特征并生成任务输出，在性能与效率上实现平衡，适用于自主导航的世界建模。

Action-Conditioned World Model for Goal Plane Probe Guidance in Robotic Ultrasound

用于机器人超声中目标平面探头引导的动作条件世界模型

Siqi Fan, Mingcong Chen, Ran Liu, Zixuan Yang, Xiaoyu Fu, Xiaoqing Gao, Yunhui Liu, Hongbin Liu

机构 * Department of Mechanical and Automation Engineering, Chinese University of Hong Kong（香港中文大学机械与自动化工程学系） ； Department of Biomedical Engineering, City University of Hong Kong（香港城市大学生物医学工程学系） ； Centre for Artificial Intelligence and Robotics Hong Kong Institute of Science & Innovation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人中心） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Department of Surgical and Interventional Engineering, King’s College London（伦敦国王大学外科与介入工程学系） ； Department of Vascular Ultrasound, Xuanwu Hospital, the Capital Medical University（首都医科大学宣武医院血管超声科） 纠错

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

AI总结 研究针对机器人超声目标平面探头引导问题，提出基于模型的两阶段学习管道，包括潜在条件扩散世界模型和目标条件时间变换器，在自收集数据集及实际闭环实验中取得较好成果，证明学习到的超声动力学对训练目标导向机器人探头导航有潜力。

Faster-WAM: Do World Action Models Need Deep Action Modules?

Faster-WAM：世界动作模型需要深度动作模块吗？

Liheng Ma, Rui Heng Yang, Zhanguang Zhang, Mateo Clemente, Ziwen Hu, Tongtong Cao, Yingxue Zhang

机构 * Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） ； Huawei Celia Team（华为Celia团队） ； Labs（2012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 针对现有WAMs动作模块深度绑定视频骨干网络导致延迟高的问题，提出以视频为中心的DoT架构，构建Faster-WAM，实现低延迟、高性能与强泛化，较Fast-WAM提速3.2倍。

SG-WAM: Self-Guided World Modeling in Geometry-Aware Policy Space

SG-WAM：几何感知策略空间中的自引导世界建模

Ruiteng Zhao, Zhengshen Zhang, Yue Su, Wenshuo Wang, Jiahui Li, Zhiyuan Yang, Francis E. H. Tay, Marcelo H. Ang, Haiyue Zhu

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

AI总结 SG-WAM是自引导的几何感知世界动作模型框架，通过策略衍生空间联合优化动态预测等，在LIBERO等数据集上实现高成功率，性能优于基线。

FactorJEPA: Factorizing Monolithic Futures into Layout-Agent-Interaction Channels for Crowded and Chaotic Global South Urban Worlds

FactorJEPA：将整体未来分解为布局-智能体-交互通道以应对拥挤混乱的全球南方城市场景

Kapil Wanaskar, Gaytri Jena, Aman Chadha, Vinija Jain, Vasu Sharma, Amitava Das

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 针对全球南方拥挤混乱的城市场景，该研究构建了首个大规模数据集DENSEWORLD-115k，并提出FactorJEPA模型，通过分解结构提升JEPA性能，相关结果在不同主干网络上具有一致性。

Comments 42 pages. Independent preprint. Dataset: https://huggingface.co/datasets/anonymousML123/denseworld-115k ; checkpoints: https://huggingface.co/datasets/anonymousML123/factorjepa-outputs

Ten Years of Deep Learning for Wireless Communications: From Learned Blocks to Deployable Wireless Intelligence

十年深度学习在无线通信中的应用：从学习模块到可部署的无线智能

Hao Ye, Geoffrey Ye Li, Biing-Hwang Juang

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 本文梳理了十年间深度学习在无线通信领域从替代孤立模块到开发无线智能的三次转变，指出未来无线AI发展需结合物理基础、智能体能力与标准化机制。

MADE: Belief-Driven Dual-Agent Coordination for Autonomous Model Deployment

MADE：用于自主模型部署的信念驱动双智能体协调机制

Yicheng Liu, Bolin Zhang, Weiran Liu, Yakun Zhang, Yangqin Jiang, Zhiying Tu, Dianhui Chu

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 本研究针对自动模型部署任务提出MADE双智能体协调系统，构建M2ABench基准测试集，实验显示MADE部署成功率达68.85%，优于SWE-agent与OpenHands。

Critical Inertia Estimation for the Three U.S. Interconnections

美国三大互联电网的关键惯量估计

Jiaojiao Dong, Sneha Fariha, Rocio Uria Martinez, Wen Wang, Yilu Liu

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 该研究针对美国三大互联电网，通过全尺寸PSS/E和PowerWorld模型仿真，得出不同电网的关键惯量对应的IBRs渗透率，指出需用全动态仿真指导高可再生能源下的输电规划。

A Survey of Large Audio Language Models: Generalization, Trustworthiness, and Outlook

大型音频语言模型综述：通用性、可信度与展望

Kaiwen Luo, Zhenhong Zhou, Leyan Wang, Liang Lin, Tianyu Shao, Yuanhe Zhang, Yang Xiao, Yuxuan Li, Miao Yu, Kailin Lyu, Jiaming Zhang, Li Sun, Songze Li, Yueming Wu, Ting Dang, Xiaojun Jia, Dongrui Liu, Kai Li, Rohan Kumar Das, Siyuan Liang, Xinfeng Li, Qiankun Li, Jing Chen, Xingjun Ma, Kun Wang, Junhao Dong, Deqing Zou, Yu Cheng, Xia Hu, Zhigang Zeng, Sen Su, Yang Liu, Yu-Gang Jiang, Philip S. Yu, Yew-Soon Ong

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； North China Electric Power University（华北电力大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fortemedia Singapore（富媒体新加坡） ； Tencent（腾讯） ； Fudan University（复旦大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

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

AI总结 本文综述了大型音频语言模型的通用性、可信度及未来发展方向，探讨了其架构创新、对齐算法及安全风险，并提出了防御深入、因果音频世界建模等策略以提升音频智能的可信度。

Learning the Pareto Frontier of Predictive Models under Distribution Shift

分布偏移下预测模型帕累托前沿的学习

Yiming Dong, Jiwei Zhao, Yang Young Lu

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

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

AI总结 本研究提出Frontier Learning框架，将预训练模型库视为互补信息源，通过拼接白盒内部表示与黑盒预测输出构建特征，在分布偏移场景中提升预测性能，表现优于或相当于最强的单个复用策略。

Comments 28 pages, 4 figures, 3 tables

CEL: Comprehensive Counterfactual Explanations Library and Benchmark

CEL：综合反事实解释库与基准测试

Oleksii Furman, Łukasz Lenkiewicz, Marcel Musiałek, Maciej Zięba

机构 * Wrocław University of Science and Technology（弗罗茨瓦夫科技大学） 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 该研究针对可解释人工智能中反事实解释方法评估难的问题，引入CEL统一库与基准测试，包含多数据集及方法实现，通过标准化设置全面比较多种方法，为反事实解释方法评估提供统一框架，促进未来方法发展。

Comments 16 pages, 5 figures. Accepted for presentation at the XKDD and Beyond Workshop (non-archival)

Strategic Data Augmentation with CTGAN for Smart Manufacturing: Enhancing Machine Learning Predictions of Paper Breaks in Pulp-and-Paper Production

Hamed Khosravi, Sarah Farhadpour, Manikanta Grandhi, Ahmed Shoyeb Raihan, Srinjoy Das, Imtiaz Ahmed

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

DreamTrajectory: Trajectory-Guided Action Generation with World Model Alignment for Mobile Manipulation

DreamTrajectory：面向移动操作的、结合世界模型对齐的轨迹引导动作生成方法

Zheng Yang, Wenjie Zhang, Xiangyu Chen, Wenxuan Song, Xianpeng Wang, Yihang Kang, Wen Chen, Lujia Wang, Renjing Xu, Xiaowen Chu

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

AI总结 DreamTrajectory是面向移动操作的轨迹引导框架，通过联合预测末端执行器轨迹与全身动作块、结合轨迹世界模型的测试时细化，在MS-HAB及真实任务中大幅提升操作成功率。

EndoWAM: A Grounded World-Action Model for Generalizable Endoscopic Navigation

EndoWAM：用于通用内窥镜导航的基于接地的世界-动作模型

Jinsong Lin, Zikang Pan, Wanhao Liu, Chi Kit Ng, Liangjing Shao, Zihang Yu, Ziyu Wang, Yin Wang, Jiaxi Wang, Jeremy Yuen-Chun Teoh, Zhiyong Xiong, Huxin Gao, Hongliang Ren

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；video world model(abstract)；world model(abstract)；video world model(abstract)

AI总结 EndoWAM是首个用于通用机器人内窥镜导航的世界-动作模型，通过未来接地机制结合轻量型扩散Transformer与离散动作专家，在EndoMotion数据集上优于基线，具强零样本泛化能力。

WM-Cov: Test Adequacy for Interactive World-Model-Style Autonomous Driving Simulation

WM-Cov：交互式世界模型式自动驾驶仿真的测试充分性

Jianxun Cui, Ping Wu, Stanisa Peric, Marko Milojkovic, Vladan Devedzic

机构 * School of Transportation Science and Engineering, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学交通科学与工程学院） ； Chongqing Research Institute of HIT（哈尔滨工业大学重庆研究院） ； Chongqing Changan Automobile Co., Ltd.（重庆长安汽车股份有限公司） ； University of Nis（尼什大学） ； University of Belgrade（贝尔格莱德大学） 纠错

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

AI总结 本文针对交互式世界模型式自动驾驶仿真测试的充分性问题，提出与提供方无关的 WM-Cov 评估层，经多组实验验证其可通过有效交互式证据收敛性更科学地评估测试效果。

Comments 11 pages, 6 figures, 7 tables

Expert Knowledge-driven Reinforcement Learning for Autonomous Racing via Trajectory Guidance and Dynamics Constraints

专家知识驱动的强化学习用于自动驾驶赛车：通过轨迹引导和动力学约束

Bo Leng, Weiqi Zhang, Zhuoren Li, Lu Xiong, Guizhe Jin, Ran Yu, Chen Lv

机构 * College of Automotive and Energy Engineering, Tongji University（同济大学汽车与能源工程学院） ； School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学机械与航空航天工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出TraD-RL方法，通过轨迹引导和动力学约束强化学习，提升自动驾驶赛车的性能与安全性。

Climate-Dyna Deep Hedging for XVAs: Model-Based Reinforcement Learning, Residual Climate HVA, and Hedge-Instrument Discovery

面向XVAs的Climate-Dyna深度对冲：基于模型的强化学习、剩余气候HVA及对冲工具发现

Xiaozhen Wang, Francois Buet-Golfouse

专题命中 模型式强化学习 ：model-based reinforcement learning(title)；world-model(abstract)；world-model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究提出Climate-Dyna深度对冲方法，通过基于模型的强化学习解决剩余气候HVA问题，在EU ETS半合成研究中有效降低了气候费用，显著减少了遗憾值并保留了大部分精确辅助增益。

Comments 15 pages, 2 figures, 1 table

Interaction Dynamics Modeling and Predictive Control for Safe Steerable Catheter--Tissue Interaction

用于安全可控导管-组织相互作用的相互作用动力学建模与预测控制

Yongyan Cao

机构 * Voryx Robotic LLC 纠错

专题命中 模型式强化学习 ：dynamics model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.RO

AI总结 研究安全可控导管-组织相互作用动力学问题，通过建立模型、采用部分物理前馈、预测优化器及增强卡尔曼滤波器等方法，实现无偏移运动调节与接触力安全，模拟结果验证了方法有效性，硬件验证待开展。

Near-Optimal Reinforcement Learning for Constrained Recurrence Objectives

具有$ω$-正则目标和约束的强化学习

Dominik Wagner, Leon Witzman, Luke Ong

机构 * NTU Singapore（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种结合$ω$-正则目标与约束的强化学习算法，以解决安全性和性能之间的权衡问题。

Analytic Planning under Uncertainty with Moment Closure

基于矩闭合的不确定性下解析规划

Shishir Sharma, Doina Precup

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Mila – Quebec Artificial Intelligence Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：model-based reinforcement learning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出一种基于矩闭合的不确定性下解析规划方法，通过二次动作值参数化实现闭式贝尔曼备份，在连续控制中降低目标方差，为感知分布的规划提供了合理框架。

Comments To appear in Proceedings of the 42nd Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2026), PMLR