世界模型

Overcoming Statistical Bias in Action-Controllable World Models

克服动作可控世界模型中的统计偏差

Yuhong Shi, Zhenhao Chu, Jie Wei, Jun Hao, Jianyi Liu, Jingwen Fu

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 该研究针对动作可控世界模型的统计偏差问题，提出CoCo反事实一致性框架，结合ARC、DE评估指标及Mini-SSMB数据集，在多项任务上提升了动作可控性与视频预测性能。

Helping Music Co-Creation Agents 'Listen' Well: Hierarchical Self-Supervised World Models for Understanding and Generation

助力音乐协同创作智能体“良好聆听”：用于理解与生成的分层自监督世界模型

Scott H. Hawley

机构 * Belmont University（贝尔蒙特大学） 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 本研究提出分层自监督世界模型，通过Swin V2编码器与条件流匹配模型构建协同音乐创作智能体，提升了和弦与调式检测准确率，可快速生成音乐建议并支持交互演示。

Comments 20 pages, 14 figures. A 6-page version was submitted to the NeurIPS 2026 Creative AI Track. Supplemental website with listening examples: https://drscotthawley.github.io/midi-rae-jepa-son/. Live demo: https://drscotthawley-midi-rae-jepa-son.hf.space/

muSync-GS: Physics-Synchronized Driving Video Synthesis for Weather and Geometric Road Hazards

muSync-GS：面向天气与几何道路危险场景的物理同步驾驶视频合成方法

Yang Chen, Yicheng Zhu, Tao Li, Zilin Bian

机构 * Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 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 muSync-GS是一种物理同步驾驶视频合成框架，通过耦合天气、道路几何编辑与车辆动力学，在12个CarSim案例上实现了车辆状态的精准预测与场景同步。

Comments 42 pages, 14 figures; includes an appendix

DreamWAM: Beyond RGB Future Prediction for World Action Models

DreamWAM：超越RGB未来预测的世界动作模型

Shanglin Yuan, Weiheng Zhao, Xin Shi, Haoyi Jiang, Xianda Guo, Liu Liu, Wenyu Liu, Wei Sui, Xinggang Wang

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

AI总结 DreamWAM通过结构化超越RGB的世界建模，在LIBERO及真实操作任务中提升了世界动作模型的鲁棒性与成功率，相关代码模型已公开。

WorldCycle: Self-Verifiable Reinforcement Learning for Long-Horizon Video World Models

WorldCycle：用于长时序视频世界模型的自验证强化学习

Bohai Gu, Yueyang Yuan, Taiyi Wu, Dazhao Du, Jian Liu, Xiaoyi Pang, Jie Zhang, Xiaocheng Lu, Haobin Zhong, Xiaotong Zhao, Alan Zhao, Song Guo

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 本研究针对交互式视频世界模型的误差累积问题，提出自验证RL框架WorldCycle，利用可逆动作循环实现无标注监督，在CycleBench基准上大幅降低状态返回漂移并提升复合动作准确率。

Comments https://nevsnev.github.io/Worldcycle/

HelloWorld: Enabling Socially Interactive Characters in Video World Models

HelloWorld：在视频世界模型中实现具有社交互动性的角色

Liangyang Ouyang, Ruicong Liu, Xuangeng Chu, Kaipeng Zhang, Yoichi Sato

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Alaya Lab（阿莱亚实验室） 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 该研究提出HelloWorld视频世界模型，通过自蒸馏流水线和训练模块实现角色与用户的社交互动，构建含400样本的基准，其互动质量优于基线且保持顶尖图像美学。

Comments Project page: https://github.com/AlayaLab/HelloWorld

SJEPA: Learning Elegant Latent Dynamics with Hybrid Symbolic-Neural Predictors

SJEPA：通过混合符号-神经预测器学习简洁的潜在动力学

Yongchao Huang

专题命中 模型式强化学习 ：latent dynamics(title)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 SJEPA是一种无重构的JEPA框架，结合符号定律与神经修正学习简洁潜在动力学，在受控摆实验中展现更优性能，揭示了多目标间的可控权衡。

Comments 42 pages