世界模型

Quantum-Structured World Models (QSWMs) for Predictive Latent Dynamics

用于预测潜在动力学的量子结构化世界模型（QSWMs）

Hailong Jiang, Emran Hossain, Feng Yu, Jianfeng Zhu, Guilin Zhang, Wulan Guo

机构 * Youngstown State University（扬斯敦州立大学） ； Kent State University（肯特州立大学） ； George Washington University（乔治·华盛顿大学） 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 本文提出量子结构化世界模型（QSWMs），研究量子启发结构对世界建模的作用，在基本元胞自动机上评估其变体，发现复值QSWM局部预测潜力良好但类密度矩阵变体存在长时序预测局限。

Comments 19 pages, 5 figures,

From Economic Agents to Agentic Economies: A Systems Blueprint for Economic World Models

从经济智能体到智能体经济：经济世界模型的系统蓝图

Jiale Han, Xiang Li, Jing Qian, Wenyuan Gu, Pin Gao, Ye Luo, Hongyuan Zha, Dacheng Tao, Benyou Wang, Lin William Cong

机构 * Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）数据科学学院） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出经济世界模型（EWM）的六级能力阶梯实施蓝图，旨在加速可作为人类决策沙箱与AI智能体基础的下一代高保真经济模拟环境开发。

Comments Project page: https://github.com/FreedomIntelligence/Awesome-Economic-World-Models

XEWorld: Can Action-Conditioned World Models Generalize to Unseen Robot Embodiments?

XEWorld：基于动作的世界模型能否泛化至未见过的机器人 embodiment？

Yixiang Chen, Jiabing Yang, Yuan Xu, Qisen Ma, Keji He, Peiyan Li, Kai Wang, Ziheng He, Xiangnan Wu, Jing Liu, Nianfeng Liu, Yan Huang, Liang Wang

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XEWorld测试平台，发现基于动作的世界模型因视觉与物理动力学解耦不足，难以跨机器人 embodiment 泛化，需架构创新突破瓶颈。

PhyLatent: Learning Dynamics-Relevant Representations for JEPA World Models

PhyLatent：为JEPA世界模型学习与动力学相关的表征

Xi Zeng, Haojie Ren, Ziying Song

机构 * School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学机械与航天工程学院） ； School of Artificial Intelligence (School of Software), Yanshan University（燕山大学人工智能学院（软件学院）） ； The University of Sheffield（谢菲尔德大学） 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 PhyLatent为JEPA世界模型设计训练目标，解决其三类失效模式，在OGBench-Cube等数据集上显著降低失效率、提升MPC成功率，证明全局非坍塌不足以学习可靠的JEPA状态空间。

Comments 16 pages, 5 figures

LAWM-3D: Learning 3D-Aware Latent Actions from Human Videos for Generalizable Robot World Models

LAWM-3D：从人类视频中学习具有3D感知能力的潜在动作以构建可泛化的机器人世界模型

Jiarui Yang, Jiale Zhange, Jiawei Li, Hang Guo, Wen Huang, Jinpeng Wang, Peidong Liu, Shu-Tao Xia

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 本研究针对现有潜在动作模型缺乏3D感知能力的问题，提出LAWM-3D模型，通过多视图动作 token 化、几何对齐约束和RGB-D联合重建目标，实现了性能SOTA的机器人世界模型。

HERA: Historical Evidence Routing Adapter for Physical Prediction in Latent World Models

HERA：用于潜在世界模型中物理预测的历史证据路由适配器

Yuanruyi, Yue Cao, Haojia Gao, Guanqiu Guo, Ziyuezhang, Shangqin, Junbo Tan, Bokui Chen, Zhuo Zou, Xueqian Wang

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 本研究提出 HERA 框架，通过 RRPM 适配器为冻结潜在预测器路由历史证据，在 IntPhys2 数据集上显著提升 V-JEPA 2-G 的物理预测准确率，验证了该策略的有效性。

AppDeltaWorld: Transition-Grounded Delta Code World Model for Mobile GUI Agents

AppDeltaWorld：面向移动GUI智能体的基于转换的增量代码世界模型

Weikai Xu, Yunren Feng, Haoxiang Lei, Kun Huang, Yuxuan Liu, Kang Zhao, Xiaolin Hu, Shuo Shang, Bo An

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

AI总结 针对移动GUI智能体轨迹获取难、模拟环境扩展难等问题，提出AppDeltaWorld增量代码世界模型，在CMGUIBench-500评估中表现最优，支撑的AppDeltaAgent在多基准达SOTA，测试时强化学习可进一步提升性能。

Uncertainty-Aware World Model for Aerial Image-Goal Navigation

面向航拍图像目标导航的不确定性感知世界模型

Deyi Zhu, Haoyu Fan, Yinan Zhu, Weichen Zhang, Shilin Ma, Xinlei Chen, Yansong Tang

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） 纠错

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

AI总结 针对航拍图像目标导航中现有世界模型的未来状态预测不足问题，提出UA-NWM模型，将轨迹评分建模为条件分布外检测，仅用不可解释残差评分，实验验证其性能与实用性。

GeniWorld: A Generalizable Interactive World Model for Robotic Manipulation via Visual Actions

GeniWorld：一种用于机器人操作的可泛化交互式世界模型

Chenghao Gu, Hanyang Yu, Jingbo Zhang, Haitao Lin, Wenyao Zhang, Jinghe Wang, Hanglei Jin, Shuzhao Xie, Jingyan Jiang, Zhi Wang

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Tencent Robotics X（腾讯Robotics X实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Shenzhen Technology University（深圳技术大学） 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 针对通用机器人策略在复杂环境中鲁棒性不足的问题，提出GeniWorld交互式世界模型，通过解耦本体与环境动态、构建自回归视频预测模型实现泛化，可用于策略评估并提升下游操作性能。

DreamGuard: Efficient Runtime Guardrail for LLM Agents via Risk-Aware World Model

DreamGuard：基于风险感知世界模型的LLM智能体高效运行时护栏

Wenhao Lin, Chenyu Yu, Xingwei Lin, Sicong Cao, Xiang Chen, Lei Xue, Le Yu, Letian Sha, Chunming Wu

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

AI总结 针对LLM智能体运行时护栏的长视野风险盲点问题，提出基于风险感知世界模型的主动式护栏DreamGuard，经实验验证其安全-效用权衡更优且延迟低。

When Agentic AI Meets Integrated Sensing and Communication

当智能体AI遇上集成感知与通信

Kai Li, Conggai Li, Sarah Ali Siddiqui, Syed Sohail Ahmed, Xin Yuan, Shenghong Li, Wei Ni

机构 * University of Luxembourg（卢森堡大学） ； CSIRO（联邦科学与工业研究组织） ； Qassim University（卡西姆大学） ； Edith Cowan University（伊迪丝·考恩大学） 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 本综述提出智能体AI与集成感知通信结合的AISAC范式，构建六阶段闭环框架与五成熟度等级，梳理相关领域进展，分析交叉需求，发现现有系统智能体成熟度不足，并指出多方面开放挑战。

Comments 35 pages, 132 references, 10 tables, 9 figures

From Passive Mirrors to Active Agents: Holonic Digital Twins for Physical AI over Networks

从被动镜像到主动智能体：面向网络物理AI的 holonic 数字孪生

Christo Kurisummoottil Thomas, Omar Hashash, Walid Saad

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 本文针对当前AI嵌入物理系统失效、无线网络架构无法支持实时物理AI协调的问题，提出HDT-Nets框架，通过holonic数字孪生实现实时物理AI推理，为网络物理AI提供新方案。

EnvACE: Internalizing Environment Dynamics via World Rehearsal for Agentic Reinforcement Learning

EnvACE：通过世界预演内化环境动态以实现智能体强化学习

Zishan Xu, Zhiyuan Yao, Yuxin Chen, Yifu Guo, Zhengxi Lu, Yuquan Lu, Jinyang Huang, Yan Xu, Yasheng Wang, Weinan Zhang, Xingshan Zeng, Weiwen Liu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Central South University（中南大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tencent Inc.（腾讯公司） 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 本文提出 EnvACE 方法，以世界预演替代外部环境交互训练 LLM 智能体，在多基准测试中性能优于基线，可突破外部环境约束扩展 LLM 智能体训练。

Quality Diversity for Reliable Data Driven Time-Use Optimization

面向可靠数据驱动时间使用优化的质量多样性方法

Aneta Neumann, Ty Stanford, Dorothea Dumuid, Frank Neumann

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 该研究针对时间使用优化中忽略预测不确定性的问题，提出不确定性量化质量多样性框架，平衡健康收益与模型置信度，生成更可靠的时间使用建议。

Comments To appear in the Proceedings of Parallel Problem Solving from Nature (PPSN 2026)

GAUGE: A Measurement-Grounded Benchmark for Physical Fidelity in Simulation Engines and Video World Models

GAUGE：面向仿真引擎与视频世界模型物理保真度的、基于测量的基准

Shuai Wang, Yaxin Feng, Xuekun Jiang, Shihan Tian, Ningyu Yan, Xing Shen, Chaoyang Lyu, Hui Wang, Yunsong Zhou, Hanqing Wang, Jiangmiao Pang, Yang Xiang, Xing Gao, Chunhua Shen, Weinan Zhang

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 本研究提出基于真实世界的GAUGE基准，联合评估数值仿真器与生成式视频世界模型的物理保真度，发现无统一保真的物理引擎，视频模型存在轨迹形式正确但物理量错误的问题，为开发高保真仿真器奠定基础。

JoyAI-RA 0.5: Scaling Robot Manipulation Learning via Dual Action Alignment

JoyAI-RA 0.5：通过双动作对齐扩展机器人操纵学习

RA Team

机构 * Joy Future Academy, JD（京东探索研究院） 纠错

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

AI总结 针对机器人操纵学习中异构数据的负迁移问题，提出 JoyAI-RA 0.5 框架，通过双动作对齐结合 VLWA 与强化学习，在 AgiBot 基准上实现性能提升，证明人类弱标注数据可作为扩展操纵能力的核心资源。

Comments Project Page: https://joyai-ra-05.github.io/

Adaptive-WAM: Quality-Guided Early-Exit Planning from Intermediate Video-Diffusion Features

Adaptive-WAM：基于质量引导的中间视频扩散特征早期退出规划

Sining Ang, Yuguang Yang, Yan Wang

专题命中 仿真与规划 ：world-model(abstract)；world-model(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 Adaptive-WAM是基于Wan2.2-5B主干的质量感知多出口规划器，通过动态分配主干深度减少计算量，在NAVSIM、nuScenes等数据集上取得优异规划性能，延迟显著降低。