世界模型

Medical world models in healthcare: foundations, applications, and challenges for trustworthy clinical translation

医疗保健中的医学世界模型：可信临床翻译的基础、应用与挑战

Zhaoyan Chen, Zhongxiu Cong, Zhuanfeng Jin, Wanshu Fan, Dongsheng Zhou, Qi Ai, Haifan Gong, Congyu Liao, Xiaofeng Liu, Cong Wang

机构 * National and Local Joint Engineering Laboratory of Computer Aided Design, School of Software Engineering, Dalian University（大连大学软件工程学院计算机辅助设计国家地方联合工程实验室） ； Department of Radiology, Xinhua Hospital Affiliated to Dalian University（大连大学附属新华医院放射科） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； University of California, San Francisco（加州大学旧金山分校） ； Yale University（耶鲁大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 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 探讨医学世界模型在医疗保健中的应用，通过结构化综合定义其领域相关内容，围绕四种能力组织，涵盖多方面证据，虽有早期可行性证据，但受多种因素限制，临床翻译需多方面保障。

Audio-Visual World Models: Learning Physically Grounded Multisensory Dynamics

视听世界模型：为具身智能体奠定多感官想象的基础

Jiahua Wang, Leqi Zheng, Jialong Wu, Yaoxin Mao, Shijie Cheng

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 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 提出视听世界模型（AVWM）统一框架，通过条件扩散Transformer（AV-CDiT）联合预测双耳音频与视觉动态，在30小时基准AVW-4k上实现高保真多模态预测，并验证其在具身导航中的有效性。

DriftWorld: Fast World Modeling through Drifting

DriftWorld：通过漂移实现快速世界建模

Susie Lu, Haonan Chen, Weirui Ye, Yilun Du

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） 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 研究针对预测性世界模型生成展开慢的问题，提出基于漂移生成模型的DriftWorld，训练时学习动作条件漂移以快速生成未来帧，在机器人操作基准测试中实现快速准确决策，还能作离线模拟器，性能优于基于扩散的基线。

Comments Website at https://susie-lu.github.io/driftworld/

Toward Goal-Agnostic Joint-Embedding Predictive Control of Partial Differential Equations

迈向偏微分方程的目标无关联合嵌入预测控制

Jonathan Gallagher, Roberto Guglielmi

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对偏微分方程提出目标无关控制框架，基于联合嵌入预测架构，通过离线训练小型二维ViT编码器等，经模型预测路径积分控制器复用。在相关基准测试中，KE探测器规划提升奖励、降低误差，验证了潜在动力学与目标无关及校准可观测量用于状态控制的优势。

Comments Associated code will be open sourced alongside a later, updated submission

GEM-4D: Geometry-Enhanced Video World Models for Robot Manipulation

GEM-4D：用于机器人操作的几何增强视频世界模型

Kaichen Zhou, Yuzhen Chen, Fangneng Zhan, Hang Hua, Grace Chen, Xinhai Chang, Ao Qu, Yilun Du, Zhuang Liu, Paul Pu Liang, Mengyu Wang

机构 * Harvard AI and Robotics Lab（哈佛人工智能与机器人实验室） ； Harvard University（哈佛大学） ； Media Lab and EECS（媒体实验室和电子工程与计算机科学系） ； MIT（麻省理工学院） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； MIT-IBM Watson AI Lab（麻省理工-IBM沃森人工智能实验室） 纠错

专题命中 视频世界模型 ：world model(title,abstract)；world models(title,abstract)；video world model(title,abstract)；world model(title,abstract)

AI总结 提出GEM-4D，通过注入从预训练几何基础模型蒸馏的密集4D对应监督，增强视频世界模型的几何一致性，并引入逆动力学模块将视频滚动转换为可执行机器人轨迹，提升操作成功率。

Comments Robotic World Model, Video Generative Model

MiniWorld: Democratizing the Training of Video World Models from Scratch

MiniWorld：从零开始普及视频世界模型的训练

Yian Zhao, Ruochong Zheng, Hongcan Guo, Yu Yan, Jian Zhang, Jie Chen

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 视频世界模型 ：world model(title,abstract)；world models(title,abstract)；video world model(title,abstract)；world model(title,abstract)

AI总结 MiniWorld是从零开始训练流式视频世界模型的可复现框架，采用特定模型与训练策略，可在单台8-GPU服务器数天内完成训练，旨在降低训练门槛以推动相关研究。

Comments 19 pages

WCM: World-Cognition Model for Generalizable Human-Robot Interaction

WCM：用于通用人机交互的世界认知模型

Yuzhen Chen, KC Zhou

专题命中 具身与机器人 ：world-model(abstract)；world-model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.RO

AI总结 针对机器人在物理任务交互困难的问题，提出基于SLAK架构和异步运行时的世界认知模型（WCM），引入人在回路教学模式，经思维链监督改进模型，在九个现实世界人机交互任务中平均成功率达73.8%。