世界模型

Thoughts-as-Planning: Latent World Models for Chain-of-Thoughts Optimization via Reinforcement Planning

思想即规划：通过强化规划进行思维链优化的潜在世界模型

Dong Liu, Yanxuan Yu, Ying Nian Wu

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 提出Thoughts-as-Planning框架，将思维链优化形式化为潜在语义空间中的序贯决策过程，通过潜在世界模型模拟推理链编辑对下游输出的影响，并利用梯度下降或强化学习进行规划，在语言理解和生成任务上优于现有基线。

Sparse Imagination for Efficient Visual World Model Planning

稀疏想象用于高效的视觉世界模型规划

Junha Chun, Youngjoon Jeong, Taesup Kim

机构 * Graduate School of Data Science, Seoul National University（数据科学研究生院，首尔国立大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University（电气与计算机工程系，首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出稀疏想象方法，通过减少标记处理数量提升视觉世界模型规划效率，同时保持高控制保真度。

Comments Accepted to ICLR 2026; Project Page: https://nikriz1.github.io/sparse_imagination/

Grounding World Simulation Models in a Real-World Metropolis

将世界模拟模型扎根于现实世界中的城市

Junyoung Seo, Hyunwook Choi, Minkyung Kwon, Jinhyeok Choi, Siyoon Jin, Gayoung Lee, Junho Kim, JoungBin Lee, Geonmo Gu, Dongyoon Han, Sangdoo Yun, Seungryong Kim, Jin-Hwa Kim

机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究中心） ； NAVER AI Lab（NAVER人工智能实验室） ； SNU AIIS（成均馆大学人工智能研究所） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；video world model(abstract)；simulation model(title,abstract)

AI总结 本文提出Seoul World Model，通过检索增强的条件生成真实城市场景，解决时间错位和轨迹多样性问题，生成高保真、时序一致的长时景视频。

Comments project page: https://seoul-world-model.github.io/

3D-Anchored Lookahead Planning for Persistent Robotic Scene Memory via World-Model-Based MCTS

基于世界模型的MCTS的3D锚定前瞻性规划用于持久性机器人场景记忆

Bronislav Sidik, Dror Mizrahi

机构 * Huawei Technologies, Israel R&D Center（华为技术有限公司以色列研发中心） 纠错

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

AI总结 本文提出3D-Anchored Lookahead Planning，结合MCTS与3D一致的世界模型，通过持续的相机到世界锚点实现精准重规划，提升了机器人在需要空间记忆任务中的成功率。

Comments 5 pages, 1 figure, 1 table

ChronoDreamer: Action-Conditioned World Model as an Online Simulator for Robotic Planning

ChronoDreamer：基于动作的动态世界模型作为机器人规划的在线模拟器

Zhenhao Zhou, Dan Negrut

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

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

AI总结 ChronoDreamer通过时空变换器和视觉-语言模型，实现基于动作的动态世界模型，用于机器人规划中的安全动作预测与碰撞检测。

Sora and V-JEPA Have Not Learned The Complete Real World Model -- A Philosophical Analysis of Video AIs Through the Theory of Productive Imagination

Jianqiu Zhang

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

Comments 30 pages, 9 figures

Internalizing the Future: A Unified Agentic Training Paradigm for World Model Planning

内化未来：一种统一的世界模型规划智能体训练范式

Xuan Zhang, Zhijian Zhou, Lingfeng Qiao, Yulei Qin, Ke Li, Xing Sun, Xiaoyu Tan, Chao Qu, Yuan Qi

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） 纠错

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

AI总结 提出一种三阶段训练范式（WM-AMT、FE-SFT、FC-RL），使LLM智能体内化世界模型以进行前瞻性规划，在搜索和数学推理任务上优于基线方法。

Affective Music Recommendation: A Rollout-Based World Model for Offline Preference Optimization

情感音乐推荐：基于展开世界模型的离线偏好优化

Audrey Chan, Aaron Labbé, Jacob Lavoie, Jordan Bannister, Arsène Fansi Tchango, Guillaume Lajoie, Laurent Charlin

机构 * LUCID Inc. Toronto Canada ； LUCID Inc. Montr\' e al Canada ； Mila --- Qu\' e bec AI Institute Montr\' e al Canada ； LUCID Inc. ； Mila --- Qu\' e bec AI Institute 纠错

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

AI总结 针对在线情感实验受伦理限制的问题，提出基于展开世界模型的情感音乐推荐系统AMRS，利用因果Transformer预测用户情感状态，并通过离线偏好优化提升推荐效果。

Learn2Fold: Structured Origami Generation with World Model Planning

Learn2Fold: 基于世界模型规划的结构化折纸生成

Yanjia Huang, Yunuo Chen, Ying Jiang, Jinru Han, Zhengzhong Tu, Yin Yang, Chenfanfu Jiang

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

AI总结 本文提出Learn2Fold框架，通过结合符号推理与物理模拟，解决从文本生成物理有效的折纸折叠序列问题。

Comments 9 pages, 6 figures

DriveDreamer-Policy: A Geometry-Grounded World-Action Model for Unified Generation and Planning

DriveDreamer-Policy: 一种基于几何的世界-动作模型用于统一生成与规划

Yang Zhou, Xiaofeng Wang, Hao Shao, Letian Wang, Guosheng Zhao, Jiangnan Shao, Jiagang Zhu, Tingdong Yu, Zheng Zhu, Guan Huang, Steven L. Waslander

机构 * GigaAI ； University of Toronto（多伦多大学） ； CUHK MMLab（香港中文大学多媒体实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出DriveDreamer-Policy，结合深度生成、未来视频生成与运动规划，通过几何感知的世界表示提升生成与规划的连贯性与准确性。

Comments 11 pages, 4 figures; Project Website: https://drivedreamer-policy.github.io/

ImagiDrive: A Unified Imagination-and-Planning Framework for Autonomous Driving

ImagiDrive: 一种用于自动驾驶的统一想象与规划框架

Jingyu Li, Bozhou Zhang, Xin Jin, Jiankang Deng, Xiatian Zhu, Li Zhang

机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Eastern Institute of Technology（技术东院） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

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

AI总结 ImagiDrive通过整合视觉-语言模型和驾驶世界模型，实现自动驾驶中的统一想象与规划循环，提升场景生成和决策预测的准确性与效率。

Comments Accepted for publication in 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

Learning Abstract World Model for Value-preserving Planning with Options

Rafael Rodriguez-Sanchez, George Konidaris

专题命中 仿真与规划 ：world model(title)；world model(title)；分类 cs.AI、cs.LG

Comments Published in the Proceedings of Reinforcement Learning Conference

"Just in Time" World Modeling Supports Human Planning and Reasoning

即时世界建模支持人类规划与推理

Tony Chen, Sam Cheyette, Kelsey Allen, Joshua Tenenbaum, Kevin Smith

机构 * MIT Department of Brain and Cognitive Sciences（麻省理工学院脑科学与认知科学系） ； UBC Departments of Computer Science and Psychology（不列颠哥伦比亚大学计算机科学与心理学系） 纠错

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

AI总结 本文提出'即时'框架，通过在线构建简化表示实现高效心理模拟，支持人类规划与推理。

Theoretical Foundations and Effective Algorithms for Policy-Aware Simulator Learning

策略感知模拟器学习的理论基础与有效算法

Christoph Dann, Yishay Mansour, Mehryar Mohri

机构 * Google Research（谷歌研究） ； Tel Aviv University（特拉维夫大学） ； Courant Institute of Mathematical Sciences（数学科学学院） 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 针对模型强化学习中模拟器利用问题，提出以策略鲁棒性为目标，通过零和极小极大博弈学习模拟器，并给出理论保证与有效算法。

Learning a world model and planning with a self-organizing, dynamic neural system

Marc Toussaint

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

Comments 9 pages, see http://www.marc-toussaint.net/

RIG: Synergizing Reasoning and Imagination in End-to-End Generalist Policy

Zhonghan Zhao, Wenwei Zhang, Haian Huang, Kuikun Liu, Jianfei Gao, Gaoang Wang, Kai Chen

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

Planning Goals for Exploration

Edward S. Hu, Richard Chang, Oleh Rybkin, Dinesh Jayaraman

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

Comments Camera Ready version for ICLR2023 Spotlight

Latent Imagination Facilitates Zero-Shot Transfer in Autonomous Racing

Axel Brunnbauer, Luigi Berducci, Andreas Brandstätter, Mathias Lechner, Ramin Hasani, Daniela Rus, Radu Grosu

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

Comments This paper is accepted for presentation at the International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2022

Dream to Control: Learning Behaviors by Latent Imagination

Danijar Hafner, Timothy Lillicrap, Jimmy Ba, Mohammad Norouzi

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

Comments 9 pages, 12 figures

Latent Goal Prediction from Language for Model-Based Planning

基于语言隐式目标预测的模型规划

Samuel Barbeau, Simon Roy, Giovanni Beltrame, Christian Desrosiers, Nicolas Thome

机构 * École de Technologie Supérieure, Montréal（蒙特利尔高等技术学院） ； International Laboratory on Learning Systems (ILLS)（国际学习系统实验室） ； Polytechnique Montréal（蒙特利尔综合理工学院） ； MILA ； Institut Universitaire de France (IUF)（法国大学研究院） ； Université Sorbonne, CNRS, ISIR（索邦大学，法国国家科学研究中心，智能系统与机器人研究所） 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 提出LAGO框架，通过在同一隐空间预测语言指令的中间子目标序列和动作条件轨迹，结合软最小轨迹代价规划，实现长程鲁棒规划。

Comments 9 pages. Preprint under review

Steins;Gate Drive: Semantic Safety Arbitration over Structured Futures for Latency-Decoupled LLM Planning

Steins;Gate Drive: 基于结构化未来语义安全仲裁的延迟解耦LLM规划

Anjie Qiu, Hans D. Schotten

机构 * Institute for Wireless Communication and Navigation（无线通信与导航研究所） ； RPTU University Kaiserslautern-Landau（凯撒斯劳滕-兰道大学） ； German Research Center for Artificial Intelligence（德国人工智能研究中心） 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SteinsGateDrive架构，通过延迟解耦规划与运行时架构，在保持安全边界的同时，将有效延迟从+3.07秒减少到-0.01秒，提升了自动驾驶的规划效率。

Comments 10 pages, 2 figures, 5 tables, submitted to IEEE transaction of intelligent vehicles

Deep RL Needs Deep Behavior Analysis: Exploring Implicit Planning by Model-Free Agents in Open-Ended Environments

深度强化学习需要深度行为分析：通过无模型智能体在开放性环境中探索隐式规划

Riley Simmons-Edler, Ryan P. Badman, Felix Baastad Berg, Raymond Chua, John J. Vastola, Joshua Lunger, William Qian, Kanaka Rajan

机构 * Department of Neurobiology, Harvard Medical School（哈佛医学院神经生物学系） ； Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence, Harvard University（哈佛大学自然与人工智能研究学院） ； Department of Mathematics, NTNU（NTNU数学系） ； School of Computer Science, McGill University & Mila（麦吉尔大学计算机科学学院及Mila） ； Department of Computer Science, University of Toronto（多伦多大学计算机科学系） ； Biophysics Graduate Program, Harvard University（哈佛大学生物物理学研究生项目） 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 本文通过ForageWorld环境研究DRL智能体的行为，发现无模型智能体可通过涌现动态展现规划行为，提出通用分析框架用于研究复杂智能体的学习动态。

Comments Published at NeurIPS 2025

MorphoSim: An Interactive, Controllable, and Editable Language-guided 4D World Simulator

Xuehai He, Shijie Zhou, Thivyanth Venkateswaran, Kaizhi Zheng, Ziyu Wan, Achuta Kadambi, Xin Eric Wang

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克ruz分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； IIT Bombay（印度理工学院班加罗尔） ； Microsoft（微软公司） 纠错

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

Curiosity-Driven Imagination: Discovering Plan Operators and Learning Associated Policies for Open-World Adaptation

Pierrick Lorang, Hong Lu, Matthias Scheutz

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

Comments 8 pages, 4 figures. Accepted at ICRA 2025

Dual policy as self-model for planning

Jaesung Yoo, Fernanda de la Torre, Guangyu Robert Yang

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

Forecaster: Towards Temporally Abstract Tree-Search Planning from Pixels

Thomas Jiralerspong, Flemming Kondrup, Doina Precup, Khimya Khetarpal

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

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

Temporal Straightening for Latent Planning

时间拉直用于隐式规划

Ying Wang, Oumayma Bounou, Gaoyue Zhou, Randall Balestriero, Tim G. J. Rudner, Yann LeCun, Mengye Ren

机构 * New York University（纽约大学） ； Brown University（布朗大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 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 受人类视觉处理中感知拉直假说启发，提出时间拉直方法，通过曲率正则化联合学习JEPA世界模型的编码器和预测器，改善隐式规划中的表示学习，使梯度规划更稳定并提高目标到达任务成功率。

Comments ICML2026 Camera Ready

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。

PhyAgentOS: A Self-Evolving Operating System for Embodied Agents with Decoupled Cognitive Planning and Physical Execution

PhyAgentOS：一种用于具身智能体的自进化操作系统，具有解耦的认知规划和物理执行

Yang Liu, Weixing Chen, Xinshuai Song, Tao Pu, Siwen Mo, Yongjie Bai, Zihao Chen, Qianran Sun, Liruo Zhong, Ying Shen, Liang Lin

机构 * X-Era Lab（X-Era实验室） ； HCP Lab, Sun Yat-sen University（中山大学HCP实验室） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 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 研究为具身智能体提出PhyAgentOS操作系统，其以会话为最小调度单位，用文件系统解耦认知与物理执行，通过会话验证器区分执行与任务完成，经认知记忆整合结果，有分层安全约束，在多模型和实体上验证并优于其他系统。