世界模型

RealWeather: Realistic and Scene-Faithful Weather Translation with Driving World Models

RealWeather：基于驾驶世界模型的逼真且场景忠实的天气转换

Yuwei Ning, Liangzhi Wang, Yi Xiao, Zhenhua Wu, Yun Pang, Mingkun Chang, Jichang Li, Guanbin Li

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

AI总结 RealWeather是一种驾驶世界模型，通过渐进式逼真度引导和场景忠实度强化学习优化实现逼真且场景忠实的天气转换，在视觉逼真度、结构保留等方面优于现有方法，支持长尾天气场景生成与零样本泛化。

Comments Under submission

Concept-Guided Spatial Regularization for World Models in Atari Pong

《雅达利乒乓球游戏中用于世界模型的概念引导空间正则化》

Yukuan Lu, Zaishuo Xia, Weyl Lu, Yubei Chen

机构 * UC Davis（加州大学戴维斯分校） 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 研究雅达利乒乓球游戏中五个视觉世界模型智能体，发现其存在诸多问题。提出概念引导空间正则化（CGSReg），实验表明该方法在部分模型中改善了闭环展开和像素空间零样本MBRL，但不能解决所有世界模型瓶颈。

Comments Revised manuscript with updated presentation

MASS: Multiplayer World Models with Authoritative Shared State

MASS：具有权威共享状态的多人世界模型

Ziqi Cai, Siqi Yang, Yimu Wang, Zixian Gao, Yunheng Liu, Shuchen Weng, Erwin Wu, Kaipeng Zhang, Boxin Shi

机构 * Alaya Lab（Alaya实验室） ； Peking University（北京大学） ； Institute of Science Tokyo（东京科学大学） 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MASS模型，通过将世界动态与视图渲染解耦，解决现有视频世界模型在多人环境中的缺陷，在多人Snake基准测试中实现更优状态精度，为多智能体世界模拟提供实用基础。

Comments Project Page: https://alaya-lab.github.io/MASS/

Why Does the Future Branch? Identifiable Closure Tests for Stochastic Physical World Models

未来为何分支？随机物理世界模型的可识别闭合测试

Yibin Dong

机构 * Shandong University（山东大学） 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 针对随机物理世界模型无法从普通转移数据识别未来分支原因的问题，提出ClosurePairs干预评估协议，可精准分解状态混淆与过程噪声，大幅提升归因准确率。

Multilingual Agent-Based World Modeling for Social Science

MASim：面向社会科学的多语言代理模拟

Xuan Zhang, Wenxuan Zhang, Anxu Wang, See-Kiong Ng, Yang Deng

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

AI总结 MASim是一种多语言代理模拟框架，用于研究社会行为，通过多语言代理模拟公众意见和媒体影响，展现多语言模拟在社会科学中的重要性。

Comments Accepted at COLM 2026

SIMMER: Benchmarking Latent Failures in LLM Executable Planning with a World Model

SIMMER: 基于世界模型评估LLM可执行规划中的潜在故障

Xiaoxin Lu, Ranran Haoran Zhang, Rui Zhang

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 提出SIMMER基准，通过人工策划的厨房领域符号世界模型，评估LLM规划中的潜在故障；实验发现前沿模型最多17%无错误计划，56%含潜在故障，多数不可逆；反事实预演可减少72%潜在故障和75%不可逆案例。

Comments Accepted at COLM 2026

FlashRT: Agent Harness for Guiding Agents to Deploy Real-Time Multimodal Applications

FlashRT：用于引导智能体部署实时多模态应用的智能体框架

Krish Agarwal, Zhuoming Chen, Yanyuan Qin, Zhenyu Gu, Atri Rudra, Beidi Chen

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； AMD（超威半导体公司） ； University at Buffalo（纽约州立大学水牛城分校） 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 研究实时多模态应用部署难题，提出FlashRT智能体框架。通过新范式引导编码智能体多阶段转换，将参考实现转为高效部署，在不同GPU上显著提升性能，尤其在专家优化不成熟平台更具扩展性。

AquaJEPA: An Action-Conditioned Multimodal JEPA Family for Underwater Robot Dynamics

AquaJEPA：面向水下机器人动力学的动作条件多模态预测表示

Alan-Barsag Gazzaev, Alexey Gavrilov, Sergey Muravyov

机构 * ITMO University（ITMO大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出动作条件多模态预测模型AquaJEPA，在Stonefish环境中对比多种基线，经120个带计划DVL损失的配对环境实验，其闭环性能最优，配对最终误差显著优于多数基线。

Comments Submitted to IEEE ICRA 2027

Anomaly-Informed Confidence Calibration for Vision-Based Safety Prediction

基于异常的置信度校准用于基于视觉的安全预测

Zhenjiang Mao, Jiawen Wu, Gabriel Wagner, Zhongzheng Zhang, Ivan Ruchkin

机构 * Trustworthy Engineered Autonomy (TEA) Lab, Department of Electrical and Computer Engineering, University of Florida（可信工程自主性实验室，电气与计算机工程系，佛罗里达大学） 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 本文提出了一种基于异常的在线校准方法，通过融合感知和动态异常分数来改进基于视觉的安全预测中的置信度估计，从而在面对分布偏移时减少过自信，提升预测性能。

Delta Forcing: Trust Region Steering for Interactive Autoregressive Video Generation

Delta Forcing：交互式自回归视频生成中的信任区域引导

Yuheng Wu, Xiangbo Gao, Tianhao Chen, Xinghao Chen, Qing Yin, Zhengzhong Tu, Dongman Lee

机构 * Texas A\&M University（德克萨斯A&M大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Delta Forcing方法，通过约束不可靠的教师监督在适应性信任区域中，以提高自回归视频生成的一致性并保持对新事件的响应性。

Comments preprint

PhyEdit: Towards Real-World Object Manipulation via Physically-Grounded Image Editing

PhyEdit: 通过物理基础图像编辑实现真实世界物体操作

Ruihang Xu, Dewei Zhou, Xiaolong Shen, Fan Ma, Yi Yang

机构 * ReLER, CCAI, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室人工智能研究所ReLER实验室） 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 PhyEdit通过结合显式几何模拟与2D-3D监督，提升图像编辑中物理准确性和操作一致性，引入RealManip-10K数据集和ManipEval基准测试，优于现有方法。

Comments Code: https://github.com/nenhang/PhyEdit

Uncertainty-Aware Predictive Safety Filters for Probabilistic Neural Network Dynamics

具有不确定性的预测安全过滤器用于概率神经网络动态

Bernd Frauenknecht, Lukas Kesper, Daniel Mayfrank, Henrik Hose, Sebastian Trimpe

机构 * Institute for Data Science in Mechanical Engineering (DSME), RWTH Aachen University（机械工程数据科学研究所（DSME），亚琛工业大学） ； Institute of Climate and Energy Systems (ICE), Energy Systems Engineering (ICE-1), Forschungszentrum Jülich GmbH（气候与能源系统研究所（ICE），能源系统工程（ICE-1），焦耳研究中心有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种具有不确定性的预测安全过滤器（UPSi），通过将未来结果建模为可达集，利用概率集合（PE）神经网络动态模型提供严格的安全预测，从而在模型基于强化学习（MBRL）中提升探索安全性，同时保持与标准MBRL相当的性能。

Comments Reinforcement Learning Journal, 2026. Reinforcement Learning Conference (RLC), Montréal, August 2026

Minimax-Optimal Policy Regret in Partially Observable Markov Games

部分可观测马尔可夫博弈中的极小化最优策略遗憾

Raman Arora

机构 * Raman Arora 纠错

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

AI总结 针对部分可观测马尔可夫博弈，提出基于epoch的乐观最大似然算法，实现了与聚合Eluder维数相关的$ ilde{O}(\sqrt{T})$策略遗憾，并证明了匹配的下界。