世界模型

Latent World Models with Monotone Planning Costs for Image-Goal Navigation

带有单调规划代价的潜在世界模型用于图像目标导航

Amirhosein Chahe, Siwei Cai, Lifeng Zhou

机构 * Drexel University（卓克索大学） 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 本文提出基于冻结DINO编码器的潜在世界模型，通过自回归回退损失与单调代价排序损失优化，在GNM数据集上实现图像目标导航最优性能，方向误差较基线降低2.7倍，还可零样本部署于物理机器人。

Energy-Structured Latent World Models with Neural Time Fields for Physically Constistent Open-World Motion Planning

用于物理一致性开放世界运动规划的能量结构化潜在世界模型与神经时间场

Yapeng Liu, Yuanzhao Zhai, Bo Ding, Huaimin Wang, Lin 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 针对开放世界运动规划的物理一致性挑战，提出能量结构化潜在世界模型ELWM，结合物理条件神经时间场PC-NTF，显著提升了运动预测精度与导航成功率，降低了碰撞率与残差。

Comments 9 pages, 5 figures

WorldSimProbe: Diagnosing Simulator Faithfulness in Action-Conditioned World Models for Embodied Manipulation

WorldSimProbe：面向具身操控的动作条件世界模型的模拟器保真度诊断

Peterson Co, Sicheng Hu, Chunxuan Jiao, Hongyang Cheng, Yulin Luo, Yijie Xu, Sixiang Chen, Zhongxia Zhao, Zihao Wang, DaFeng Chi, Peidong Liu, YuTong Chen, Henghua Liu, Zhihao Yuan, Huizhu Jia, Yuzheng Zhuang, Tianle Zhang, Liang Lin, Huajie Tan, Shanghang Zhang

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院多媒体信息处理国家重点实验室） ； EvoPhys AI（EvoPhys人工智能公司） ； Joy Future Academy, JD（京东探索研究院） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； 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 该研究提出WorldSimProbe框架，通过五套受控测试评估动作条件世界模型的模拟器保真度，发现其存在动作实现退化等问题，为具身操控模型提供标准化诊断方法。

Comments 20 pages, 18 figures, and 10 tables, including supplementary material. Code and data: https://evophys.com/WorldSimProbe/

Distilling Physical Priors into Streaming World Models

将物理先验知识蒸馏为流式世界模型

Liangliang Zhao, Junying Wang, Danni Yang, Yifan Chang, Bin Fu, Yu Qiao, Bowen Zhou, Yihao Liu

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PhyS三阶段框架，构建120K物理交互数据集，经微调、蒸馏及在线强化学习结合TCR方法，提升流式世界模型的物理一致性，在PhysicsIQ等基准上取得显著性能提升。

Comments 9 pages, 7 figures. Project page: https://lyongo.github.io/PhyS/

CausalNav: Reliability-Certified Causal World Models for Control under Physical-Parameter Shift

CausalNav：用于物理参数偏移下控制的可靠性可验证因果世界模型

Yiyao Zhang, Diksha Goel, Hussain Ahmad, Shixun Huang, Jun Shen

机构 * University of Wollongong（卧龙岗大学） ； CSIRO’s Data61（联邦科学与工业研究组织Data61） ； Adelaide University（阿德莱德大学） 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 本文提出CausalNav控制器，其结合因果转移图与多门控可靠性验证机制，在物理参数偏移的CartPole-v1和Pendulum-v1任务上，较9种基准取得最佳平均排名，关键在于经认证的弃权（不执行）提升了部署安全性。

SpikeWorld: Fast-State Adaptation for Frozen Spiking World Models

SpikeWorld：用于冻结脉冲世界模型的快速状态适应

Ziqiao Yu

机构 * DiDi International Business Group（滴滴国际业务集团） 纠错

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 SpikeWorld是145万参数的稀疏脉冲模型，冻结训练参数后通过外部路径实现快速状态适应，提升多模态预测等性能，在Meta-World任务中提高冻结策略奖励与成功率。

Comments 14 pages, 2 figures, 4 tables. Code: https://github.com/Oooorca/SpikeWorld

Did the Grid Erase the Event? EndoClock for Auditing Medical World-Model Pipelines

网格是否抹去了事件？用于审计医疗世界模型流程的EndoClock

Yarin Udi, Tom Sharon-Shahak, Roee Masad, Dan Pri-Tal

机构 * Diastole Medical R&D（Diastole医疗研发机构） 纠错

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

AI总结 本研究针对医疗世界模型同步预处理可能抹去任务相关证据的问题，提出EndoClock审计方法及四分类法，以超声心动图为例验证其有效性，为医疗AI流程审计提供可执行方案。

Comments Accepted for publication at the 1st MICCAI Workshop on Medical World Models (MWM 2026)

MotionCraft: Latent World Modeling with Sparse Attention for Visual Upscaling

MotionCraft：用于视频超分辨率的基于稀疏注意力的潜在世界建模

Rong Fu, Chunlei Meng, Yangchen Zeng, Xiaowen Ma, Yongtai Liu, Wangyu Wu, Shuo Yin, Zijian Zhang, Sicheng Li, Yingrui Ji, Chenhao Wang, Simon Fong

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 MotionCraft是一种可控视频超分辨率框架，通过结合鲁棒运动融合、潜在世界Transformer与自适应稀疏注意力，实现了时间一致的高质量视频重建，且能灵活权衡时间平滑性与重建保真度。

Comments 14 pages, 6 figures

SC$^{2}$-WM: A Self-Correcting World Model with Closed-Loop Feedback for Vision-and-Language Navigation in Continuous Environments

SC²-WM：用于连续环境下视觉语言导航的带闭环反馈的自校正世界模型

Xuan Yao, Yuze Zhu, Junyu Gao, Zongmeng Wang, Changsheng Xu

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

AI总结 针对连续环境视觉语言导航中开环执行的状态漂移问题，提出带闭环反馈的自校正世界模型SC²-WM，通过状态级计划优化与测试时模型自适应提升导航鲁棒性和泛化性。

Comments Accepted by ICML 2026

verdi: retrieval is not transfer for continual world model optimization

VERDI：检索并非持续世界模型优化的迁移

Junyu Wu, Shiqin Nie, Youyi Kou, Baohua Yin, Guocai Yao, Qingyu Chen, Jingheng Ma, Shiji Zhou, Hongyong Song, Mingchen Zhuge, Sen Cui, Changshui Zhang

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 本文针对基础世界模型优化中策略难迁移的问题，提出VERDI框架，通过构建优化指纹、检索假设并经目标侧验证来实现持续优化，可降低搜索与GPU成本，减少负迁移并提升迁移结果预测准确率。

Comments 28pages, 13figures,conference

A Structural Dynamics Graph World Model: Unified Modeling, Constrained Rollout, and Interpretable Calibration

结构动力学图世界模型：统一建模、约束展开与可解释校准

Wei Wang, Yaosen Chen, Han Yang, Yuegen Liu, Mingli Luo, Xinxin Jiao, Xuming Wen, Ming Liu

机构 * Sobey（Sobey公司） 纠错

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 提出SD-GWM结构动力学图世界模型，实现异构集成、语义保真与可审计治理，在极端洪水预测中较基线模型有8-28倍精度提升，为可审计的时空挖掘提供约束安全的可验证底物。

GWM-VLA: Geometry-Aware Latent World Modeling for Vision-Language-Action Learning

GWM-VLA：面向视觉-语言-动作学习的几何感知隐式世界建模

Yanping Zhao, Hang Yu, Yiwei Wang, Chen Ye, Siyu Tian, Di Zhang, Qingjun Wang, Qian Chen, Junqiao Zhao, Chen Ye, Guang Chen

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 针对VLA模型在视觉/环境变化下性能下降问题，提出GWM-VLA框架，通过几何感知多视角编码等技术提升模型鲁棒性，经仿真和真实环境实验验证有效。

JEPA-WAM: Learning Vision-Language-Action Policies with Joint-Embedding World Modeling

JEPA-WAM：基于联合嵌入世界建模的视觉-语言-动作策略学习

Yihan Lin, Jiawei He, Shifeng Bao, Chen Zhao, Yang Li, Xiaobo Wang, Yan Wang, Cheng Chi, Jing Zhang

机构 * XYZ Embodied AI（XYZ具身智能） 纠错

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

AI总结 该研究提出JEPA-WAM，一种构建于预训练V-JEPA空间的隐式WAM，通过共享预测器耦合隐式转移预测与动作生成，在LIBERO-Plus等数据集上取得优异的机器人操作策略性能，且泛化能力强。

Comments 22 pages, 7 figures. Project page: https://spritewithoutice.github.io/JEPA_WAM/

CosmosAlign: Adapting a World Foundation Model for Generative Traffic Video Forecasting

CosmosAlign：适配世界基础模型用于生成式交通视频预测

Quang Minh Dinh, Tuan Kiet Doan

机构 * Simon Fraser University（西蒙菲莎大学） ； Institut Polytechnique de Paris（巴黎综合理工学院） 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 该研究提出基于Cosmos3-Nano的CosmosAlign框架，通过两阶段LoRA适配与推理优化，在AI City Challenge 2026 Track 5基准中获76.49分排名第一，实现了高质量交通视频预测。

Comments Accepted at ECCVW 2026

WA-SpecDec: World-Aware Speculative Decoding for Vision-Language-Action Models

WA-SpecDec：面向视觉-语言-动作模型的世界感知投机解码

Zikang Wen, Yuning Zhang, Dong Yuan

机构 * The University of Sydney（悉尼大学） 纠错

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

AI总结 本文提出WA-SpecDec框架，在VLA预填充阶段注入世界模型的物理场景感知，在不改变放宽接受规则的前提下，提升了任务成功率、实现1.5倍匹配成功率加速并降低近接触失败率。

Comments Preprint

ControlRadio: Prompt-Driven Controllable Diffusion for Cross-Modal Radio Map Generation

ControlRadio：用于跨模态无线电地图生成的提示驱动可控扩散模型

Kangjun Liu, Xiying Pan, Shuhang Zhang, Xiang Xiang, Ke Chen, Yaowei Wang

机构 * Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Peking University（北京大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 ControlRadio是一种可控生成框架，可根据自然语言描述和环境布局生成无线电地图，在不同城市场景中精度和泛化能力领先，计算时间较传统方法减少四个数量级以上，为无线环境建模提供新范式。

Comments 17 pages, 9 figures, 8 tables

A Unified Framework for Dynamic Reward Shaping in Reinforcement Learning

强化学习中动态奖励塑造的统一框架

Fouad Bahrpeyma

机构 * Dresden University of Applied Sciences（德累斯顿应用技术大学） 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 本研究提出统一分析框架，区分奖励塑造相关类型，分析12类方法族，明确最优性保证在当代深度强化学习流程中的存续条件，揭示适应率与学习器稳定性间未解决的关系。

Learning How the World Evolves: Extrapolative Video World Models via Latent Dynamics Reasoning

学习世界如何演化：基于潜动态推理的外推视频世界模型

Haodong Li, Shaoteng Liu, Tianyu Wang, Chongjian Ge, Sihui Ji, Jiahan Zhang, Xin Lin, Haolin Lu, Zhe Lin, Manmohan Chandraker

机构 * UCSD（加利福尼亚大学圣迭戈分校） ； Adobe（奥多比公司） 纠错

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

AI总结 针对主流视频扩散模型未建模像素时间转换的问题，提出LDR方法，在PhyWorld基准上实现更优动态外推，参数更少、速度更快，是首个能泛化至训练分布外的视频世界模型

Comments Project page: https://lat-dyn-reason.github.io/

Twin Rollouts: Noise-Coupled Counterfactual Branching in Interactive Video World Models

双回滚：交互式视频世界模型中的噪声耦合反事实分支

Yu Ma, Hongli Shi, Xinran Xu

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 本研究提出噪声耦合双回滚框架，解决交互式视频世界模型的反事实生成问题，规避近似逆问题，定义时空局部性度量，待开展实验验证。

SLIM-0.5B: Learning Action-Grounded Predictive Latents for Robot Manipulation

SLIM-0.5B：学习机器人操作的动作基础预测隐变量

Jingkai Wang, Zihan Tang, Gu Zhang, Mingyu Cao, Jiapeng Chen, Jingjiao Zhao, Xiansheng Chen, Pengwei Wang, Lemao Liu, Dejing Dou

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

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

AI总结 SLIM-0.5B是0.5B参数的紧凑机器人操作策略，通过自监督掩码轨迹预测学习动作基础预测隐变量，性能优于或匹配大型基线，参数量少、推理延迟低、内存占用小。

Comments 18 pages, 11 figures. Project page: https://kzz1031.github.io/slim-project-page/

LUCID: Latent-Skill Unified Control via Imagined Dynamics for Long-Horizon Humanoid Loco-Manipulation

LUCID：基于想象动力学的潜在技能统一控制用于长程人形机器人移动操作

Cheng Guo, Mingzhe Ni, Angelo Cangelosi, Arash Ajoudani

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

AI总结 该研究针对人形机器人长程移动操作的复杂序列任务，提出分层基于模型的强化学习框架LUCID，经模拟多物体重排实验验证，其任务成功率优于现有基线方法。

SurgWMBench: A Vision-Based Benchmark for World-Modeling Surgical Instrument Motion Planning

SurgWMBench：面向世界建模的手术器械运动规划视觉基准

Huanrong Liu, Weiliang Huang, Bob Zhang, Weichao Cai, Chunlin Tian, Qingbiao Li

机构 * University of Macau（澳门大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文提出SurgWMBench，一种面向短程手术运动规划的视觉基准，可评估手术世界模型的器械运动预测与连续回推稳定性，解决现有指标与器械规划需求不匹配的问题。

Hierarchical Topology-Aware Planning and Control of Underwater Vehicle-Manipulator Systems in Confined Environments

受限环境下水下机器人-机械臂系统的分层拓扑感知规划与控制

Mohamed Abdelwahab, Ruggero Carli, Damiano Varagnolo, Alberto Dalla Libera

机构 * University of Padova（帕多瓦大学） ； Polytechnic University of Bari（巴里理工大学） ； Norwegian University of Science and Technology（挪威科技大学） 纠错

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

AI总结 针对受限环境下UVMS自主干预的风险问题，提出三层分层框架MANTA，经实验验证其任务成功率更高、安全余量更大，可实现更安全高效的水下自主干预。