世界模型

GaussianDWM++: Language-Grounded 3D Gaussian Driving World Model for Unified Scene Understanding, Editing, and Multi-Modal Generation

GaussianDWM++：用于统一场景理解、编辑与多模态生成的语言接地3D高斯驾驶世界模型

Tianchen Deng, Xuefeng Chen, Shuang Wu, Qu Chen, Jiajun Zhu, Bo Dai, Jianfei Yang, Hesheng Wang

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Chongqing Afari Intelligent Drive Co., Ltd.（重庆阿法瑞智能驾驶有限公司） ； 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)；driving world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；driving world model(title,abstract)

AI总结 该研究提出GaussianDWM++，通过基础特征高斯分词器等模块构建统一框架，在多类驾驶任务中实现场景理解、编辑与多模态生成，性能达当前最优。

World-in-World: World Models in a Closed-Loop World

世界中的世界：闭环世界中的世界模型

Jiahan Zhang, Muqing Jiang, Nanru Dai, Taiming Lu, Arda Uzunoglu, Shunchi Zhang, Yana Wei, Jiahao Wang, Vishal M. Patel, Paul Pu Liang, Daniel Khashabi, Cheng Peng, Rama Chellappa, Tianmin Shu, Alan Yuille, Yilun Du, Jieneng Chen

机构 * JHU（约翰·霍普金斯大学） ； PKU（北京大学） ； Princeton（普林斯顿大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Harvard（哈佛大学） 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 研究人员推出首个具身场景闭环世界模型基准平台World-in-World，发现视觉质量不保障任务成功，后训练缩放比升级预训练视频生成器更有效，增加推理计算可提升闭环性能。

Comments ICLR 2026 Oral. Add acknowledgement in arxiv v2. Code is at https://github.com/World-In-World/world-in-world

ActSWM: Action-Sensitive World Models for Long-Horizon Planning in Open-World Games

ActSWM：面向开放世界游戏长视界规划的动作敏感型世界模型

Zhenfeng Gan, ZiTong Zeng, Jiajun Cheng, Yeke Song, Yongyi Tang, 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 针对开放世界游戏长视界规划的上下文崩塌问题，提出动作敏感型世界模型ActSWM，通过约束隐式回滚保留动作依赖差异，提升了任务成功率与动作恢复能力。

Comments 10 pages, 5 figures

Physiological World Models for Human State Transitions

面向人体状态转换的生理世界模型

Chongyang Zhang, Rendong Wang, Hao Zheng, Hanwen Zhang, Yang Liu, Xiaolong Wei, Bin Chong

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

AI总结 本文提出生理世界模型（PWM），引入人体状态转换标记，构建含六项基准任务的框架，用于建模人体生理状态响应现实因素的变化，助力个性化健康管理等场景。

WiWorld-RealData: A Real-World Multi-Modal Dataset for 6G Wireless World Models

WiWorld-RealData：用于6G无线世界模型的真实世界多模态数据集

Yinyin Jiao, Huixin Xu, Jianhua Zhang, Yuelong Qiu, Jingjing Wang, Shaoyi Liu, Yuxiang Zhang, Li Yu, Xuebin Sun, Guangyi 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 提出WiWorld-RealData数据集，包含3.7 GHz和6.775 GHz的信道冲激响应、多视角图像、全景图像、LiDAR点云、毫米波雷达记录和GNSS轨迹，支持环境辅助的信道预测，路径损耗预测MAE为2.02 dB。

Comments 6 pages, 6 figures, 3 tables

Orbit-Planner: Towards Latent World Models for On-Orbit Obstacle Avoidance of Satellite Agents

Orbit-Planner：面向卫星智能体在轨避障的潜世界模型

Zhijian Li, Chao Ren, Peijin Wang, Xian Sun

机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空天信息创新研究院） ； School of Electronic, Electrical and Communication Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学电子电气与通信工程学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 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 该研究针对卫星在轨避障问题，提出两阶段潜世界模型Orbit-Planner，结合动作条件动力学与物理探测器，在Isaac Sim闭环避障任务中获91.7%成功率，提升了动态场景适应性。

Comments 4 pages, 6 figures. Accepted to AP-GARSS 2026. Project page: https://zhijianli2003.github.io/Orbit_Planner/

Evidence of Absence: Cross-Modal Abductive Risk Perception to Sustain World Models When Vision Fails

不存在的证据：当视觉失效时维持世界模型的跨模态溯因风险感知

Cong Xu, Ravi Sankar

机构 * University of South Florida（南佛罗里达大学） 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 该研究提出跨模态溯因风险感知方法，在视觉失效时通过声学线索维持世界模型，可提前1.7秒预警，虚警减少42%，校准良好，能在视觉退化下保持高危险感知度。

Comments 7 pages, 3 figures. Working draft prepared for journal submission

Morphology-Conditioned World Model for Cross-Embodiment Quadrupedal Locomotion

迈向基于形态条件的四足世界模型

Mohamad H. Danesh, Chenhao Li, Amin Abyaneh, Anas Houssaini, Kirsty Ellis, Glen Berseth, Marco Hutter, Hsiu-Chin Lin

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 本文提出一种基于形态条件的四足世界模型，通过整合物理形态编码器和奖励归一化器，实现跨形态的零样本泛化，解决传统隐式系统识别的适应滞后问题。

Population-Scalable Multi-Agent World Modeling

支持种群规模扩展的多智能体世界建模

Renjie Zhao, Yuxiang Wu, Mingyu Zhang, Jiaxin Li, Sisi Li, Yimin Sheng, Tianxi Tan, Zhenkai Zhang, Jianyi Zhu, Yong-Lu Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 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 针对多智能体世界模型的种群可扩展性问题，提出无需重训练即可扩展至任意智能体数量的Khora模型，通过解耦世界状态演化与渲染实现跨视图一致性，验证了泛化性并构建了实时交互系统。

Comments Technical report. Project page: https://rhos.ai/research/khora. Online demo: https://ophilus.ai/khora

Generated Context versus Governed State: Functional Conditions for Accountable Longitudinal Clinical Reasoning

生成式上下文与受控状态：可问责纵向临床推理的功能条件

Augusto Bernardo Pissarra, Victor Lorena de Farias Souza

机构 * MyndwareMed（迈恩德韦尔医疗） 纠错

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

AI总结 本文区分生成式上下文与受控状态，定义可问责临床AI的审计标准与信息要求，提出六级成熟度框架，将当前LLM临床实践定位于高能力低成熟度，为可问责临床AI提供概念与审计工具。

AutoWorldModel-Bench: A State-Centric Benchmark for Automated World-Model Research

AutoWorldModel-Bench：面向自动化世界模型研究的以状态为中心的基准

Marjan Moodi, Xuankang Zhu, Fernando De Mesentier Silva, Harold Chaput, Mohammad Reza Taesiri

机构 * Electronic Arts（美国艺电公司） ； Simon Fraser University（西蒙菲莎大学） 纠错

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

AI总结 AutoWorldModel-Bench是面向AI编码智能体的闭环基准，涵盖8个游戏环境，采用结构化状态表征，64次会话中多数智能体通过研究式修改改进了世界模型，可评估智能体的开放式研究能力。

Comments Project page: https://electronicarts.github.io/AutoWorldModelBench/

Paired Exact-Reset Evaluation of a Prediction-Derived Medium-to-Full World-Model Cascade

预测衍生的中到全世界模型级联的配对精确重置评估

Malo de Pastor

机构 * Télécom SudParis（南巴黎电信学院） ； Institut Polytechnique de Paris（巴黎理工学院） 纠错

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

AI总结 该研究提出配对精确重置评估协议，在PushT任务上验证预测接口路由器可降低决策成本，其优势限于低计算价格，不支持因果充分性等特性。

Comments 20 pages, 6 figures, 6 tables

A New Self-Dual Gravitational Instanton Solution on a Local Conformal Kählerian Manifold in a Brane World Model

一种在膜世界模型中局部共形凯勒流形上的新自对偶引力瞬子解

Reinoud Jan Slagter

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

AI总结 本文在共形膨胀子引力中找到了一种真空类克尔扭曲时空上的精确引力瞬子解，该解由一阶偏微分方程导出，与自对偶性相关，其奇点由五次多项式决定，拓扑为S^3×R/Z_2，并利用克莱因瓶上的对径边界条件描述了霍金粒子蒸发过程，最后揭示了与Janis-Newman-Winicour模型之间的联系。

Comments Version V4 : final. pictures improved --- spelling improved --- comments welcome---73 pages---70 pictures

HarnessEval-W: Agentifying the Evaluation of Visual Worlds

HarnessEval-W：将视觉世界评估智能体化

Weiliang Chen, Haowen Sun, Jun Gao, Jiawei Chi, Hanyang Wang, Qiyu Dai, Yihao Li, Hao Li, Jingnan Gao, Yi-Hsin Hung, Xingzhuo Guo, Shangchen Miao, Zhiyuan Shi, Xiang Li, Fengrui Tian, Weihua Du, Ziqi Huang, Shenyuan Gao, Siqiao Huang, Mingyu Liu, Yifei Li, Shizun Wang, Xi Wang, Tianqi Zhang, Xue Luo, Xiyin Ren, Jinshan Ren, Xiaoyang Shen, Xiaobo Hu, Zhiyang Dou, Mingyu Ding, Yichao Yan, Xinchao Wang, Yizhou Wang, Shilong Liu, Wenzhao Zheng, Yueqi Duan, Yuan Gong, Ziwei Liu, Ming-Yu Liu, Jialong Wu, Jiangran Lyu, Fangfu Liu

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 该研究提出智能体化评估流程HarnessEval-W，将LLM生态的harness范式应用于世界模型基准测试，对18个世界模型的330个案例评估，其判断与人类偏好一致且提供可验证诊断，已开源并邀社区贡献。

Comments Project Page: https://mirros-lab.github.io/HarnessEval-W

Beyond Visual CoT: Internalized Visual Thinking for Proactive Video Reasoning

超越视觉思维链：用于主动视频推理的内化视觉思维

Xiaoyu Zhu, Xinke Deng, Suresh Taddewadikar, Arnab Kumar Mondal, Zhongyu Jiang, Ian Fasel, Joerg Liebelt

机构 * Apple（苹果公司） 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.CV

AI总结 该研究提出后训练框架IVT，在训练时内化视觉预测能力，推理时直接生成答案，相较Visual CoT性能相当或更优且延迟降低5倍以上，可实现更高效准确的主动视频推理。

ODEWorld: A Continuous Predictive Architecture via Physical-Time Flow

ODEWorld：一种基于物理时间流的连续预测架构

Dongxiu Liu, Haoyi Niu, Peng Cheng, Yuan Gao, Xirui Kang, Sangli Teng, Koushil Sreenath, Xianyuan Zhan

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院（AIR）） ； Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR), University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校伯克利人工智能研究院（BAIR）） 纠错

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

AI总结 研究针对现有世界建模机器学习范式局限于离散时间预测的问题，提出基于PT-Flow的连续时间潜在世界模型ODEWorld，解决表示崩溃问题，在视频生成和机器人控制任务中表现出色。

Adaptive Mixing of Policies from Searching and Policies from Learning

搜索策略与学习策略的自适应混合

Gavin B. Rens

机构 * Stellenbosch University（斯泰伦博斯大学） 纠错

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

AI总结 研究针对强化学习中搜索耗时问题，提出Flexer架构自适应混合神经网络与MCTS策略，在三类玩具符号问题实验中性能优于AlphaZero、DQN和ADP。

Comments 23 pages, 16 figures

Understanding Sources of Demographic Predictability in Brain MRI via Disentangling Anatomy and Contrast

通过解构解耦解剖与对比来理解脑部MRI中人口预测性的来源

Mehmet Yigit Avci, Akshit Achara, Andrew King, Jorge Cardoso

机构 * School of Biomedical Engineering \& Imaging Sciences, King’s College London, London, UK 纠错

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

AI总结 本文通过解耦脑MRI中的解剖和对比特征，发现人口预测性主要源于解剖变异，而非成像依赖特征。

Generative AI in Simulation-Based Test Environments for Large-Scale Cyber-Physical Systems: An Industrial Study

生成AI在基于仿真的测试环境中的大规模网络物理系统应用：一项工业研究

Masoud Sadrnezhaad, José Antonio Hernández López, Torvald Mårtensson, Daniel Varro

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

AI总结 本文探讨了生成AI在大规模网络物理系统基于仿真测试中的应用，通过工业调研揭示了挑战与研究方向。

Comments This paper appears in the proceedings of the 26th International Conference on Product-Focused Software Process Improvement (PROFES 2025). For citations, please refer to the published version in the PROFES 2025 proceedings

Journal ref Product-Focused Software Process Improvement, PROFES 2025, Lecture Notes in Computer Science, vol. 16361, pp. 203-219 (2026)

CaliBench: Are the Stochastic Dynamics of Video World Models Physically Calibrated?

CaliBench：视频世界模型的随机动力学是否经过物理校准？

Jonathan Sadeghi, Jenny Seidenschwarz, Jesse Allardice, Sirish Srinivasan, Benjamin Graham, Jeffrey Hawke

机构 * Odyssey（奥德赛公司） 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 CaliBench用于测试视频世界模型的物理校准，将性能分解为可评分性与校准度，发现多数场景-模型组合显著未校准，发布了mnTV指标用于模型对比。

SCOPE: Score-Isolated Agentic Optimization for Video World Models

SCOPE：用于视频世界模型的分数隔离智能体优化

Yuhua Jiang, Jiaming Wang, Qingbin Liu, Feifei Gao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tencent（腾讯） 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 本研究针对视频世界模型推理时改进的评估难题，提出SCOPE框架，通过类型化状态更新与冻结策略实现可审计适应，在Physics-IQ基准上较冻结基线提升+14.24，同时揭示推理时更新的益处需原则性部署机制。

$τ_0$-VLA: a Hierarchical Robot Foundation Model with World-Model-Guided Test-Time Computation

$τ_0$-VLA：一种具有世界模型引导测试时计算能力的分层机器人基础模型

Xiaowei Cai, Yunuo Cai, Bingao Chen, Jingxiao Chen, Zhi Chen, Siyuan Feng, Tengyu Hou, Jingshun Huang, Han Jiang, Runkun Ju, Dong Li, Mingxiang Li, Shaowei Li, Xinchen Li, Yifan Li, Yi Liu, Zhongyuan Liu, Jianlan Luo, Junwen Miao, Ruiqi Ni, Buqing Nie, Mingjie Pan, Xinlin Ren, Jianheng Song, Jiaxu Wang, Peiqi Wang, Sen Wang, Xiaoyan Wang, Dafeng Wei, Dongming Wu, Pengwei Xie, Pu Yang, Hangjian Ye, Xiangyu Yue, Jinyu Zhang, Qinglin Zhang, Xueyong Zhao, Pengfei Zhou, Yue Zhou

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Agibot Finch（智元 Finch（智元鹦鹉）） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 $τ_0$-VLA是一种分层机器人基础模型，通过世界模型引导的测试时计算分配额外资源优化子任务生成，经40115小时异构真实数据训练后，可提升长时程机器人操作的闭环成功率。

Comments 18 pages, 5 figures. Project page: https://tau0-vla.github.io/

MiDAS: A Multimodal Data Acquisition System and Dataset for Robot-Assisted Minimally Invasive Surgery

MiDAS：一种用于机器人辅助微创手术的多模态数据采集系统和数据集

Keshara Weerasinghe, Seyed Hamid Reza Roodabeh, Andrew Hawkins, Zhaomeng Zhang, Zachary Schrader, Homa Alemzadeh

专题命中 具身与机器人 ：分类 cs.LG、cs.CV、cs.RO；simulation model(abstract)

AI总结 MiDAS是一种开源多模态数据采集系统，能够实现机器人辅助微创手术的非侵入式数据采集，并发布首个高保真仿真模型的缝合任务数据集。

Comments 29 pages, 17 figures

DrivingWorld: Constructing World Model for Autonomous Driving via Video GPT

DrivingWorld：通过视频GPT构建自动驾驶领域的世界模型

Xiaotao Hu, Mingkai Jia, Xiaoyang Guo, Qian Zhang, Xiao-xiao Long, Wei Yin

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

AI总结 本文提出名为DrivingWorld的自动驾驶GPT风格世界模型，通过时空融合等策略提升视频生成质量与时长，实现更优的可控未来视频生成效果。

Journal ref ICPR 2026

DriveCache: Action-Aware Caching for Driving World Model Inference

DriveCache：面向驾驶世界模型推理的动作感知缓存

Jianchun Yang, Jian Liang, Xianda Guo, Pinhan Fu, Yanlun Peng, Conglang Zhang, Wenke Huang, Mang Ye

专题命中 自动驾驶 ：world model(title)；driving world model(title)；world model(title)；driving world model(title)

AI总结 针对扩散驾驶生成器吞吐量受限的问题，提出动作感知的DriveCache控制器，利用规划运动与动态规划优化缓存，提升保真度-效率权衡，代码将公开。

Comments 9 pages, 7 figures, 4 tables

Stable Multi-Step Rollouts via Uncertainty-Guided Hybrid Dynamics

基于不确定性引导混合动力学的稳定多步回滚

Andrei Maalberg, Axel Neumann, Jens Knobloch

专题命中 模型式强化学习 ：model-based reinforcement learning(abstract)；model-based RL(abstract)；dynamics model(abstract)

AI总结 本文提出一种与模型无关的不确定性引导混合动力学框架，用于解决基于模型的强化学习中多步回滚不稳定的问题，在杜芬振子实验中实现了稳定长 horizon 预测并改善了成本-努力权衡。

Comments Accepted for presentation at, and publication in the Proceedings of the 65th IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2026)

SCALE: State-Calibrated Latent Embeddings for JEPA Planning in the Right Geometry

SCALE：用于正确几何空间中JEPA规划的状态校准潜在嵌入

Jiaming Hu, Yan Zheng, Tian Wang

机构 * Boston University（波士顿大学） ； Unity Technologies（Unity科技公司） 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 该研究提出SCALE正则化器，为LeWM表示校准几何属性，在多任务、多求解器和多计算预算下均提升规划性能，证明规划依赖信息对几何的塑造作用。

Comments 15 pages, 2 figures

Calibration of Vehicular Traffic Simulation Models by Local Optimization

Davide Andrea Guastella, Alejandro Morales-Hernàndez, Bruno Cornelis, Gianluca Bontempi

专题命中 仿真与规划 ：simulation model(title,abstract)；分类 cs.AI

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