世界模型

Reinformed Dreamer: An Asymmetric World Model Efficiently Trained through Latent Guidance

强化信息梦行者：通过潜在引导有效训练的非对称世界模型

Gaspard Lambrechts, Adrien Bolland, Daniel Ebi, Damien Ernst

专题命中 通用世界模型 ：world model(title)；world model(title)；model-based reinforcement learning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究基于模型的强化学习中，非对称学习对观测及特权信息表示的影响。针对‘信息梦行者’局限性，提出用潜在引导的新目标，形成‘强化信息梦行者’算法，实验显示其比之前非对称方法有更持续改进。

Comments 8 pages, 18 pages total, 3 figures

CRISP: A Spatiotemporal Camera-Radar Backbone for Driving via Forecasting-Based World-Model Pretraining

CRISP：一种通过基于预测的世界模型预训练实现驾驶的时空相机-雷达主干网络

Jingyu Song, Yi Liu, Katherine A. Skinner

机构 * Department of Robotics, University of Michigan（密歇根大学机器人系） 纠错

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

AI总结 研究通过基于预测的表示学习预训练时空相机-雷达主干网络CRISP，利用历史多视图图像和雷达扫描，通过预测未来激光雷达点云学习统一鸟瞰图表示，介绍相关组件，实验表明其能提升点云预测并有效迁移至下游任务。

Comments 17 pages, under review

Reference-Free Assessment of Physical Consistency in World Model-based Video Generation

基于世界模型的视频生成中物理一致性的无参考评估

Yun Oh, Sukmin Yun

机构 * Hanyang University ERICA（汉阳大学ERICA校区） 纠错

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

AI总结 提出结合相对与绝对方法的无参考度量，用于评估生成视频的物理一致性，无需人工投票或真实参考，通过DROID-SLAM和SEA-RAFT量化不一致性，过滤后视频任务成功率提升超8%，并实现时空定位。

Comments Accepted to the 2nd 3D-LLM/VLA Workshop, CVPR 2026

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

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/

SG-WAM: Self-Guided World Modeling in Geometry-Aware Policy Space

SG-WAM：几何感知策略空间中的自引导世界建模

Ruiteng Zhao, Zhengshen Zhang, Yue Su, Wenshuo Wang, Jiahui Li, Zhiyuan Yang, Francis E. H. Tay, Marcelo H. Ang, Haiyue Zhu

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

AI总结 SG-WAM是自引导的几何感知世界动作模型框架，通过策略衍生空间联合优化动态预测等，在LIBERO等数据集上实现高成功率，性能优于基线。

NarrativeWorldBench: A Frontier-Saturated Benchmark and a Latent World Model for Long-Horizon Co-Creative Audio Drama

NarrativeWorldBench：面向长程共创音频剧的前沿饱和基准与潜在世界模型

Logan Mann, Abdur Rahman, Mohammad Saifullah, Taaha Kazi, Vasu Sharma

机构 * University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； Pocket FM 纠错

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

AI总结 提出NarrativeWorldBench基准，在九种叙事结构指标上评估21个模型，并引入N-VSSM变分状态空间模型，通过Mamba-2骨干和事件条件后验在200集以上维持结构化潜在状态，在长弧一致性和可控性上超越Claude Opus 4.5。

Comments 10 pages. Accepted to the ICML 2026 Workshops on High-dimensional Learning Dynamics (HiLD) and Culture x AI

AlayaWorld: Interactive Long-Horizon World Modeling - Full Technical Report (v1.1)

AlayaWorld：交互式长时世界建模——完整技术报告（v1.1）

AlayaWorld Team, Kaipeng Zhang, Chuanhao Li, Yifan Zhan, Yongtao Ge, Yuanyang Yin, Jiaming Tan, Kang He, Liaoyuan Fan, Mingliang Zhai, Ruicong Liu, Xiaojie Xu, Xuangeng Chu, Zhen Li, Zhengyuan Lin, Zhixiang Wang, Zian Meng, Zihui Gao

机构 * Alaya Lab（Alaya实验室） 纠错

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

AI总结 本报告改进AlayaWorld，通过调整条件信号设计等六项修改优化交互式长时世界建模，保留原有架构等核心部分。

Comments Authors are listed alphabetically by the first name and their role. See the contribution section for details

Mirror Learning

镜像学习

Yunpeng Liu, Matthew Niedoba, Oluwanifemi A. Adekanye, Jason Yoo, Yingchen He, Berend Zwartsenberg, Frank Wood

机构 * University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Inverted AI ； Amii 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 该研究提出镜像学习框架，通过视频扩散模型的视角变换与逆动力学模型合成镜像数据，用其增强行为克隆训练可提升策略性能，为数据收集提供替代方案。

Qantara: Bridge-Flow Training for Multi-Paradigm JEPA Control

Qantara：用于多范式联合嵌入预测架构控制的桥流训练

Ruslan Rakhimov, George Bredis, Yuriy Maksyuta, Daniil Gavrilov

机构 * T-Tech 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 研究针对联合嵌入预测架构（JEPAs）单一推理范式问题，提出Qantara，通过端到端联合训练目标，同一检查点服务三种推理范式，提升控制性能，推动JEPAs从单范式规划器向多范式控制器转变。

Comments 16 pages, 3 figures, 6 tables. Project page: https://corl-team.github.io/qantara

Marionette: Predicting World States, Rendering Geometry, Painting Appearance

Marionette：预测世界状态、渲染几何、绘制外观

Zian Meng, Zhen Li, Chuanhao Li, Qiang Li, Kaipeng Zhang

机构 * Alaya Lab（Alaya实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 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 Marionette是面向带关节角色的交互式游戏的世界模型，通过显式建模3D世界状态、委托几何计算、合成外观，实现了可控的长时序行为，且外观生成无明显保真度损失。

Comments Project page: https://alayalab.github.io/Marionette/

FactorJEPA: Factorizing Monolithic Futures into Layout-Agent-Interaction Channels for Crowded and Chaotic Global South Urban Worlds

FactorJEPA：将整体未来分解为布局-智能体-交互通道以应对拥挤混乱的全球南方城市场景

Kapil Wanaskar, Gaytri Jena, Aman Chadha, Vinija Jain, Vasu Sharma, Amitava Das

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 针对全球南方拥挤混乱的城市场景，该研究构建了首个大规模数据集DENSEWORLD-115k，并提出FactorJEPA模型，通过分解结构提升JEPA性能，相关结果在不同主干网络上具有一致性。

Comments 42 pages. Independent preprint. Dataset: https://huggingface.co/datasets/anonymousML123/denseworld-115k ; checkpoints: https://huggingface.co/datasets/anonymousML123/factorjepa-outputs

Fast LeWorldModel

快速LeWorldModel

Yuntian Gao, Xiangyu Xu

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 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 提出Fast-LeWM，通过动作前缀并行预测未来潜在状态，替代LeWM的自回归滚动，降低规划时间并减少潜在误差累积。

Beyond Multimodal Alignment: Certifying Physical Language through Response Substitution and Ordered Execution

超越多模态对齐：通过响应替换与有序执行验证物理语言

Kaizhen Tan, Xin Xu, Siru Tao, Yixiao Li, Hanzhe Hong, Yang Feng, Heqing Du

机构 * New York University（纽约大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 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 本文提出DBOSC方法，在Cluster Haptic数据集与弹塑性系统中验证了多模态物理表示的可执行含义，明确了执行器、图表等因素对动作组合的影响，区分了多项可测试的操作能力成就。

Ensuring Safe Physical AI in Urban Mobility via Hazard-Informed Synthesized Envelopes

通过危险信息合成包络确保城市移动中的安全物理人工智能

Alexei Odinokov, Rostislav Yavorskiy

机构 * Xortech DOO 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 针对异构机器人城市部署的安全挑战，提出结合危险分析与运行时执行的统一框架，通过跨层安全转换保障物理AI的城市移动安全。

Comments The 2026 International Conference on Control, Robotics Engineering and Technology (CRET 2026), https://www.cret.net/

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

ContactFlow: A video action conditioning that transfers across embodiments

ContactFlow：一种可跨 embodiment 迁移的视频动作条件模型

Sami Azirar, Enrico Pallotta, Jan Nogga, Jürgen Gall, Sven Behnke, Hermann Blum

机构 * University of Bonn（波恩大学） ； Lamarr Institute（拉马尔研究所） 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 Contact Flow 是一种与 embodiment 无关的动作表示，可跨人类演示与不同机器人 embodiment 迁移，用于构建能预测合理操纵结果的世界模型，集成到 pipeline 后在相关任务上表现良好。

Thinking in Video: Can Video Generators Really Reason About the Real World?

视频中的思考：视频生成器真的能对现实世界进行推理吗？

Yongheng Zhang, Guang Yang, Ruihan Hou, Qiguang Chen, Ziang Liu, Xiaolong Liu, Manman Zhang, Yanchao Hao, Zheng Wei, Hao Wu, Libo Qin, Peishan Dai, Yinghui Li, Di Yin, Xing Sun

机构 * Central South University（中南大学） ； Tencent（腾讯） ； Tsinghua University（清华大学） 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 探讨视频生成器能否对现实世界推理，引入因果生成双判断（CGDJ）评估，发现开源模型无明确因果感知却有合理动态，先进闭源系统推理与生成一致性有限，还揭示了视听失调问题。

FlowWAM: Optical Flow as a Unified Action Representation for World Action Models

FlowWAM：光流作为世界动作模型的统一动作表示

Yixiang Chen, Peiyan Li, Yuan Xu, Qisen Ma, Jiabing Yang, Kai Wang, Jianhua Yang, Dong An, He Guan, Gaoteng Liu, Jianlou Si, Jun Huang, Jing Liu, Nianfeng Liu, Yan Huang, Liang Wang

机构 * New Laboratory of Pattern Recognition (NLPR), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； FiveAges（无） ； MBZUAI（无） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 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 研究针对世界动作模型控制中动作表示难题，提出FlowWAM双流扩散框架，以光流为统一动作表示。该框架可实现WAMs两种模式，能利用无动作标签视频预训练，实验表明在操纵和世界建模任务中表现优于基线。

Kairos: A Regret-Aware Native World-Action Model Stack for Physical AI

Kairos: 面向物理AI的原生世界模型栈

Kairos Team, Fei Wang, Shan You, Qiming Zhang, Tao Huang, Zuoyi Fu, Zhisheng Zheng, Yunlong Xi, Feng Lv, Xiaoming Wu, Zeyu Liu, Cong Wan, Pu Li, Ruiqing Yang, Xiaoou Li, Wei Wang, Kangkang Zhu, Yuwei Zhang, Shi Fu, Zheng Zhang, Xiaoning Wu, Xuzeng Fan, Dacheng Tao, Xiaogang Wang

机构 * Kairos Team（Kairos团队） 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 提出Kairos原生世界模型栈，通过跨具身数据课程、混合线性时间注意力架构和部署感知系统协同设计，实现世界知识获取、长时程状态保持与高效执行，在具身世界模型等基准上达到顶级性能。

Comments Kairos Technical Report

Hardware-Enforced Semantic Coordination for Safety-Critical Real-Time Autonomous Systems

面向安全关键实时自主系统的硬件强制语义协调

Uwe M. Borghoff, Paolo Bottoni, Remo Pareschi

机构 * Department of Computer Science University of the Bundeswehr Munich Neubiberg, Germany ； Department of Computer Science Sapienza University of Rome Rome, Italy ； STAKE Lab University of Molise Campobasso, Italy 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 针对异构组件并发运行下的协调问题，提出基于FPGA的硬件强制语义协调架构，将TB-CSPN协调机制映射到硬件原语，实现确定性协调和安全保障。

Comments 1 figure, 6 pages

Look-Before-Move: Narrative-Grounded World Visual Attention in Dynamic 3D Story Worlds

Look-Before-Move：动态3D故事世界中的叙事驱动世界视觉注意力

Jiaming Bian, Bingliang Li, Yuehao Wu, Pichao Wang, Zhi Wang, Hailan Ma, Huadong Mo, Zhenhong Sun

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 提出Look-Before-Move框架，通过语义观察合约、蒙特卡洛视点搜索和语义轨迹接地，在动态3D故事世界中实现叙事驱动的视觉注意力规划，提升主体感知、意图一致性和轨迹质量。

Comments 25 pages, 17 figures

Can In-Context Learning Support Intrinsic Curiosity?

上下文学习能否支持内在好奇心？

Eric Elmoznino, Sangnie Bhardwaj, Johannes von Oswald, Rajai Nasser, Blaise Agüera y Arcas, João Sacramento, Rif A. Saurous, Guillaume Lajoie

机构 * Google – Paradigms of Intelligence Team（Google – 智能范式团队） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 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 研究利用序列模型的上下文学习能力作为即时无更新世界模型，以消除传统内在好奇心方法中梯度下降的计算瓶颈，理论证明在非时间设置下可渐近收敛到真实学习进度。

FlexLAM: Resolving the Bottleneck Trade-off in Latent Action Learning

FlexLAM: 解决潜在动作学习中的瓶颈权衡

Takanori Yoshimoto, Yang Hu, Naruya Kondo, Tatsuya Matsushima

机构 * University of Tsukuba（筑波大学） ； The University of Tokyo（东京大学） 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 针对潜在动作模型中固定容量瓶颈导致的权衡问题，提出FlexLAM，通过嵌套dropout实现变长潜在动作，在不增加架构或损失的情况下，在稀缺标签和低回报任务中优于固定容量模型，并支持推理时调整令牌预算。

Inference-Time Attention Steering for Vision-Language-Action Driving Models

面向视觉-语言-动作驾驶模型的推理时注意力引导

Darshan Nagendra Prasad, Lars Ullrich, Knut Graichen

机构 * FAU Erlangen-Nürnberg（埃尔朗根-纽伦堡大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对VLA驾驶模型无法在推理时重定向注意力的问题，在Qwen3-VL主干上添加预softmax注意力偏差，实验验证了其对轨迹的引导效果及层相关特性。

Comments Attention Steering, Vision-Language-Action, AutonomousDriving, Inference-Time Intervention

Journal ref European Conference on Computer Vision 2026

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

When Agentic AI Meets Integrated Sensing and Communication

当智能体AI遇上集成感知与通信

Kai Li, Conggai Li, Sarah Ali Siddiqui, Syed Sohail Ahmed, Xin Yuan, Shenghong Li, Wei Ni

机构 * University of Luxembourg（卢森堡大学） ； CSIRO（联邦科学与工业研究组织） ； Qassim University（卡西姆大学） ； Edith Cowan University（伊迪丝·考恩大学） 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 本综述提出智能体AI与集成感知通信结合的AISAC范式，构建六阶段闭环框架与五成熟度等级，梳理相关领域进展，分析交叉需求，发现现有系统智能体成熟度不足，并指出多方面开放挑战。

Comments 35 pages, 132 references, 10 tables, 9 figures

From Passive Mirrors to Active Agents: Holonic Digital Twins for Physical AI over Networks

从被动镜像到主动智能体：面向网络物理AI的 holonic 数字孪生

Christo Kurisummoottil Thomas, Omar Hashash, Walid Saad

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 本文针对当前AI嵌入物理系统失效、无线网络架构无法支持实时物理AI协调的问题，提出HDT-Nets框架，通过holonic数字孪生实现实时物理AI推理，为网络物理AI提供新方案。

muSync-GS: Physics-Synchronized Driving Video Synthesis for Weather and Geometric Road Hazards

muSync-GS：面向天气与几何道路危险场景的物理同步驾驶视频合成方法

Yang Chen, Yicheng Zhu, Tao Li, Zilin Bian

机构 * Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 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 muSync-GS是一种物理同步驾驶视频合成框架，通过耦合天气、道路几何编辑与车辆动力学，在12个CarSim案例上实现了车辆状态的精准预测与场景同步。

Comments 42 pages, 14 figures; includes an appendix

Enactive Artificial Intelligence: A Decision-Centric Architecture for Complex Systems

能动人工智能：面向复杂系统的以决策为中心的架构

Zuojun Max Shen, Yuan Qu, Pujun Zhang, Anbang Liu, Yunhao Liang

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 本研究提出能动人工智能框架，通过组织世界、站点世界等四个角色构建以决策为中心的架构，拓展AI前沿，为企业与工业复杂系统的可靠AI部署提供新方向。