世界模型

Toward the Cognitive--Physical Limits of Embodied Intelligence through a World-Model-Centric Autonomous Racing Agent

通过以世界模型为中心的自主智能体探索具身智能的认知-物理极限

Zitong Shan, Baichuan Lou, Yanxin Zhou, Shuge Wu, Xianqi He, Bolin Zhao, Sheng Zhao, Zhouheng Li, Chee Kiong Ong, King Ho Holden Li, Chen Lv

机构 * K2 Holding, L.L.C（K2控股有限责任公司） 纠错

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

AI总结 该研究提出以世界模型为中心的自主赛车智能体，结合实车与模拟实验，探索具身智能的认知-物理极限，提升了交互成功率与泛化能力，为安全部署提供边界感知方法。

A JEPA-Based Field-Layer World Model for Bridging Channel Prediction and Estimation

一种基于JEPA的场层世界模型，用于衔接信道预测与估计

Yuzhi Yang, Brahim Mefgouda, Hang Zou, Lina Bariah, Anis Bara, Yuhuan Lu, Hao Zhang, MérouaneDebbah

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

AI总结 该研究针对MIMO-OFDM无线系统中CSI预测鲁棒性差的问题，提出基于JEPA的场层世界模型，通过多尺度对齐策略实现跨频段重构，显著提升了波束成形增益。

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FACT: Failure-Aware Causal Training for World-Action Models

FACT：面向世界-动作模型的故障感知因果训练方法

Quanquan Peng, Yutong Liang, Rui Yan, Nicklas Hansen, Xiaolong Wang

机构 * University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

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

AI总结 FACT是一种故障感知因果世界-动作模型，通过将错误动作转化为训练目标，在模拟与真实双臂操作任务中提升了世界-动作模型的性能，减少了成功偏差导致的未来幻觉。

R4DSG: Relative 4D Scene Graph Memory for Object-Centric Question Answering in Long Egocentric Video

R4DSG：面向长时序自我中心视频中以对象为中心的问答的相对4D场景图记忆

Ke Ma, Yamin Mao, Weiming Li, Shuai Tan, Yijie Zhong, Hao Chen, Haofen Wang, Meng Wang

机构 * Samsung R&D Institute China - Beijing（三星中国研发研究院（北京）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出R4DSG，一种面向长时序自我中心视频的相对4D场景图记忆，在EgoLifeQA数据集的对象相关问答任务中，较EgoRAG-Text取得显著性能提升，可作为可穿戴助手等的实用记忆载体。

Comments 10 pages, 3 figures, ACM Multimedia 2026, egocentric video; 3D scene graph; temporal memory; graph retrieval; object-state reasoning; multimodal question answering

Stream Forcing: Constructing Unified Training Trajectory for Robust Streaming Video Generation

流强制：构建用于鲁棒流视频生成的统一训练轨迹

Yueting Zhu, Yuehao Song, Kaicheng Zhang, Bao Tang, Shaoyu Chen, Qian Zhang, Wenyu Liu, Xinggang Wang

机构 * Huazhong University of Science & Technology（华中科技大学） ； Horizon Robotics（地平线机器人） ； Anyverse Dynamics 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 针对流视频扩散模型的训练-推理不匹配问题，提出Stream Forcing统一训练框架，通过构建训练轨迹及相关算法，在UCF-101基准测试中FVD分别提升36.6%、27.9%，提升了生成质量与长时序泛化能力。

Comments 15 pages,6 figures

The Evaluation Protocol Determines the Result: An Independent Reproduction of LeWorldModel on TwoRoom

评估协议决定结果：在TwoRoom上独立复现LeWorldModel

Joyjeet Singh

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

AI总结 本研究独立复现LeWorldModel在TwoRoom上的结果，发现评估协议（如目标偏移量）会显著影响性能，还揭示单步预测准确率无法预测长程规划成功、批量归一化层会夸大验证损失等关键结论。

Comments Independent reproduction of arXiv:2603.19312 - https://github.com/joyjeet-singh/tinylab

MAJEPPA: Morphing and Assessing in a Unified Piano Performance Space

MAJEPPA：在统一钢琴演奏空间中实现变形与评估

Jinwen Zhou, Huan Zhang, Weixi Zhai, Jinhua Liang, Aidan O. T. Hogg, Simon Dixon

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

AI总结 研究提出自监督框架MAJEPPA，构建含约4000条录音的数据集，调整MIDI自回归模型，引入EVPMR基准评估，实现统一钢琴演奏空间的表征学习与相关任务进展。

MVTrack: Ultrafast Appearance-Free Moving Object Tracking from Compressed Bitstreams

MVTrack：基于压缩比特流的超高速无外观运动目标跟踪器

Iñaki Erregue, Kamal Nasrollahi, Sergio Escalera

机构 * Universitat de Barcelona（巴塞罗那大学） ； Computer Vision Center（计算机视觉中心） ； Aalborg Universitet（奥尔堡大学） ； Milestone Systems（里程碑系统公司） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(comments)；world models(comments)；分类 cs.AI、cs.CV；world model(comments)

AI总结 针对RGB目标检测器计算成本高的问题，提出直接基于H.264比特流的MVTrack，结合MVDet与MVLink，在VIRAT上性能优于YOLO26n且参数量、FLOPs、延迟大幅降低，可实现高效监控跟踪。

Comments This paper has been accepted to the 2nd workshop on Low-Level Vision Frontiers with Generative AI, Preference Optimization, Agentic Systems and World Models (LoViF) at ECCV2026

How to Verify Consistency of Probabilistic Claims

如何验证概率断言的一致性

Orr Paradise, Oliver Richardson, Yoshua Bengio, Shafi Goldwasser

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 该研究针对概率预测器答案的自洽性验证问题，基于Nilsson的工作构造交互式PCP，为概率预测器自洽性证明提供复杂性理论基础，是训练模型证明自身一致性的第一步。

Surgical WAM: A World-Action Model for Data-Efficient Surgical Robot Learning

Surgical WAM：面向数据高效型手术机器人学习的世界-动作模型

Wenrui Bao, Tianyun Jiang, Zhiben Chen, Ser-Nam Lim, Peter D. Peng, Yuzhang Shang

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 本文提出Surgical WAM模型，通过无动作视频预训练结合带动作标注数据微调，在四项模拟手术操纵任务中将平均成功率从63.5%提至77.8%，为数据高效的手术机器人学习提供了可行方案。

Dreamer-SAC: Off-Policy Learning in Latent World Models for Sample-Efficient Autonomous Driving

Dreamer-SAC：用于样本高效自动驾驶的潜世界模型离线策略学习

Jiazhuo Li, Linjiang Cao, Qi Liu, Xi Xiong

机构 * Tongji University（同济大学） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(title,abstract)；world models(title,abstract)；world model(title,abstract)；world models(title,abstract)

AI总结 本文提出Dreamer-SAC框架，结合循环状态空间世界模型与离线策略SAC算法，在自动驾驶场景中优于DreamerV3、SAC等基线，且所需真实环境交互更少。

Comments 13 pages, 6 figures

4D-WAM: 4D Consistent World Modeling for Autonomous Driving

4D-WAM：面向自动驾驶的4D一致世界建模

Jiacheng Fu, Yibo Yuan, Meng Tian, Yue Li, Jiangtong Zhu, Jianhua Han, Yueyi Zhang, Jianwu Fang, Jianru Xue, Hang Xu, Zhiwei Xiong

专题命中 自动驾驶 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出4D-WAM模型，通过几何基础模型的训练时监督与面向决策的时间步长采样策略，提升自动驾驶中世界-动作模型的4D场景一致性，在NAVSIM-v1、NAVSIM-v2基准上实现最优性能。

IADD-TR: Intervention-Aware Dynamics Decoupling with Targeted Regularization for Model-Based Reinforcement Learning

IADD-TR：结合干预感知动力学解耦与定向正则化的基于模型强化学习方法

Zefeng Liang, Jie Qiao, Ruichu Cai, Weilin Chen, Zhifeng Hao

机构 * School of Computer Science, Guangdong University of Technology（广东工业大学计算机学院） ； College of Science, Shantou University（汕头大学理学院） 纠错

专题命中 模型式强化学习 ：model-based reinforcement learning(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出IADD-TR框架，通过干预感知动力学解耦与定向正则化解决MBRL中策略诱导的数据偏差问题，经MuJoCo任务实验验证可提升样本效率并取得有竞争力回报。