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视觉与机器人

世界模型

面向环境建模、时序预测、仿真规划、具身智能和自动驾驶的世界模型方法与应用。

共收录 6450 信号源:cs.AI, cs.LG, cs.CV, cs.RO, cs.MA

1. 通用世界模型 4308 篇

2605.28277 2026-05-28 cs.AI 93%

Do LLMs Build World Models From Text? A Multilingual Diagnostic of Spatial Reasoning

LLMs 是否从文本构建世界模型?多语言空间推理诊断

Zhikai Pan, Chih-Ting Liao, Chunrui Liu, Xi Xiao, Yitong Qiao, Chunlei Meng, Zhangquan Chen, Xin Cao

机构 * University of New South Wales(新南威尔士大学) Essential Energy University of Alabama at Birmingham(阿拉巴马大学伯明翰分校) Zhejiang University(浙江大学) Fudan University(复旦大学) Tsinghua University(清华大学)

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 通过多语言诊断基准 MentalMap 评估大语言模型的空间推理能力,发现所有模型在视角推理上存在普遍的性能瓶颈(L3 推理悬崖),表明该限制源于纯文本工作记忆约束而非特定架构。

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2605.15477 2026-05-27 cs.CV 93%

EgoExo-WM: Unlocking Exo Video for Ego World Models

EgoExo-WM: 利用外部视频解锁自我世界模型

Danny Tran, Roberto Martín-Martín, Kristen Grauman

机构 * The University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校)

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 提出通过从外部视频提取结构化身体姿态并利用人体运动学先验将其转换为自我视频,从而利用丰富的野外外部数据训练自我世界模型,显著提升预测质量和下游规划性能。

Comments Project Page: https://vision.cs.utexas.edu/projects/EgoExo-WM/

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2605.25874 2026-05-26 cs.CV 93%

WBench: A Comprehensive Multi-turn Benchmark for Interactive Video World Model Evaluation

WBench:面向交互式视频世界模型评估的综合多轮基准

Kaining Ying, Hengrui Hu, Siyu Ren, Jiamu Li, Fengjiao Chen, Ziwen Wang, Xuezhi Cao, Xunliang Cai, Henghui Ding

机构 * Fudan University(复旦大学) Meituan Longcat Team(美团Longcat团队)

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

AI总结 提出WBench,一个包含五个维度、289个测试用例和1058轮交互的综合多轮基准,用于系统评估交互式世界模型,并发现现有模型在不同维度上表现不一。

Comments Technical report of WBench. Homepage: https://meituan-longcat.github.io/WBench/

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2605.25620 2026-05-26 cs.AI 93%

Back to Parsimonious Latents: Learning Task-Centric World Models from Visual Foundations

回归简约潜在变量:从视觉基础学习以任务为中心的世界模型

Minghao Fu, Fan Feng, Nicklas Hansen, Biwei Huang

机构 * University of California, San Diego(加州大学圣地亚哥分校)

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TC-WM框架,通过将预训练视觉嵌入线性投影为紧凑潜在状态、对比学习对齐子空间并重建嵌入,将基础模型特征转化为任务充分的世界表示,实现更好的世界建模质量和控制精度。

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2604.04707 2026-05-26 cs.CV 93%

OpenWorldLib: A Unified Codebase and Definition of Advanced World Models

OpenWorldLib: 高级世界模型的统一代码库与定义

DataFlow Team, Bohan Zeng, Daili Hua, Kaixin Zhu, Yifan Dai, Bozhou Li, Yuran Wang, Chengzhuo Tong, Yifan Yang, Mingkun Chang, Jianbin Zhao, Zhou Liu, Hao Liang, Xiaochen Ma, Ruichuan An, Junbo Niu, Zimo Meng, Tianyi Bai, Meiyi Qiang, Huanyao Zhang, Zhiyou Xiao, Tianyu Guo, Qinhan Yu, Runhao Zhao, Zhengpin Li, Xinyi Huang, Yisheng Pan, Yiwen Tang, Juanxi Tian, Yang Shi, Yue Ding, Xinlong Chen, Hongcheng Gao, Minglei Shi, Jialong Wu, Zekun Wang, Yuanxing Zhang, Xintao Wang, Pengfei Wan, Yiren Song, Mike Zheng Shou, Wentao Zhang

机构 * Peking University(北京大学) Zhongguancun Academy(中关村学院) Tsinghua University(清华大学) National University of Singapore(新加坡国立大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Sun Yat-sen University(中山大学) Beijing Key Laboratory of Data Intelligence and Security(北京数据智能与安全重点实验室) Nanyang Technological University(南洋理工大学)

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 本文提出OpenWorldLib框架,基于对世界模型演化的分析给出清晰定义,并系统分类其核心能力,实现多任务模型的统一集成与高效推理。

Comments 28 pages, 6 figures

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2509.13389 2026-05-26 cs.AI 93%

From Next Token Prediction to (STRIPS) World Models

从下一个词预测到(STRIPS)世界模型

Carlos Núñez-Molina, Vicenç Gómez, Hector Geffner

机构 * RWTH Aachen University, Germany(亚琛工业大学,德国) Universitat Pompeu Fabra, Spain(庞培法华大学,西班牙)

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 研究下一个词预测能否产生支持规划的世界模型,提出STRIPS Transformer和标准Transformer两种架构,在五个经典规划领域评估训练准确率、泛化能力和规划性能。

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2603.03784 2026-05-22 cs.AI 93%

Specification-Driven Generation and Evaluation of Discrete-Event World Models via the DEVS Formalism

通过DEVS形式化方法驱动的离散事件世界模型生成与评估

Zheyu Chen, Huiteng Zhuang, Zhuohuan Li, Chuanhao Li

机构 * Zhili College, Tsinghua University(清华大学紫光学院) School of Transportation Science and Engineering, Beihang University(北航交通科学与工程学院) Department of Industrial Engineering, Tsinghua University(清华大学工业工程系)

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 本文提出了一种基于自然语言规范在线生成离散事件世界模型的方法,结合了显式模拟器的可靠性与神经模型的适应性,通过DEVS形式化方法和分阶段的LLM生成流程,实现了对事件和时间逻辑的结构推断,并通过基准测试集验证了模型的一致性和可验证性。

Comments 36 pages, 6 figures

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2605.12334 2026-05-21 cs.AI 93%

Reinforcing VLAs in Task-Agnostic World Models

在任务无关的世界模型中强化视觉-语言-动作

Yucen Wang, Rui Yu, Fengming Zhang, Junjie Lu, Xinyao Qin, Tianxiang Zhang, Kaixin Wang, Li Zhao

机构 * Microsoft Research Asia(微软亚洲研究院) Nanjing University(南京大学) University of Illinois at Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) Wuhan University(武汉大学) University of Technology Sydney(悉尼科技大学) Tsinghua University(清华大学)

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 本文提出RAW-Dream方法,通过分离世界模型学习与下游任务依赖,利用预训练的世界模型和现成的视觉-语言模型,实现零样本推理,从而在无需任务特定数据的情况下提高VLA适应性。

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2603.22430 2026-05-21 cs.LG 93%

Inference Time Policy Optimization for Offline RL with Differentiable World Models

基于可微世界模型的离线强化学习推理时间策略优化

Rohan Deb, Stephen J. Wright, Arindam Banerjee

机构 * Siebel School of Computing and Data Science(计算与数据科学学院) Department of Computer Sciences(计算机科学系) University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) University of Wisconsin Madison(威斯康星大学麦迪逊分校)

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 本文提出了一种在推理时间利用可微世界模型优化策略参数的方法,通过端到端的梯度计算提升离线强化学习的性能,同时探讨了推理时间适应的计算开销与收益的权衡。

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2605.15256 2026-05-18 cs.CV 93%

ReactiveGWM: Steering NPC in Reactive Game World Models

ReactiveGWM:引导NPC在反应式游戏世界模型中

Zeqing Wang, Danze Chen, Zhaohu Xing, Zizhao Tong, Yinhan Zhang, Xingyi Yang, Yeying Jin

机构 * Tencent(腾讯) National University of Singapore(新加坡国立大学) The Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学) The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科学与技术大学(广州)) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学)

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 ReactiveGWM通过解耦玩家控制与NPC行为,实现动态交互合成,使NPC策略能跨游戏迁移,无需重新训练即可实现可控的NPC互动。

Comments The code is available at https://inv-wzq.github.io/ReactiveGWM/

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2508.17588 2026-05-15 cs.CV 93%

HERO: Hierarchical Extrapolation and Refresh for Efficient World Models

HERO:高效世界模型的分层外推与刷新

Quanjian Song, Xinyu Wang, Donghao Zhou, Jingyu Lin, Cunjian Chen, Yue Ma

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 HERO通过分层策略提升世界模型推理效率,采用补丁刷新和线性外推技术,在保持质量的同时实现1.73倍加速。

Comments 12 pages in total

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2604.27895 2026-05-01 cs.AI 93%

Graph World Models: Concepts, Taxonomy, and Future Directions

图世界模型:概念、分类与未来方向

Jiawei Liu, Senqiao Yang, Mingjun Wang, Yu Wang, Bei Yu

机构 * The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Tsinghua University(清华大学)

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 本文系统阐述了图世界模型的概念,分类了基于关系归纳偏置的三种类型,并探讨了其未来研究方向与挑战。

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2604.19639 2026-04-22 eess.SY cs.AI cs.SY 93%

Safety-Critical Contextual Control via Online Riemannian Optimization with World Models

安全关键的上下文控制 via 在线黎曼优化与世界模型

Tongxin Li

机构 * Tongxin Li(李通心)

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 本文研究安全关键的上下文控制问题,提出基于在线黎曼优化的样本惩罚预测控制框架,通过世界模型压缩可行性流形为密度,指导规划器梯度下降,建立基于曲率的安全界限。

Comments 20 pages, 12 figures

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2604.11351 2026-04-14 cs.RO 93%

WM-DAgger: Enabling Efficient Data Aggregation for Imitation Learning with World Models

WM-DAgger: 通过世界模型实现模仿学习中的高效数据聚合

Anlan Yu, Zaishu Chen, Peili Song, Zhiqing Hong, Haotian Wang, Desheng Zhang, Tian He, Yi Ding, Daqing Zhang

机构 * Peking University(北京大学) JD Logistics(京东物流) Nankai University(南开大学) The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科技大学(广州)) Rutgers University(罗格斯大学) University of Texas at Dallas(德克萨斯大学达拉斯分校) Institut Polytechnique de Paris(巴黎综合理工学院)

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 本文提出WM-DAgger框架,利用世界模型合成OOD恢复数据,无需人工干预,提升机器人模仿学习效率,实验表明在少样本下显著提高任务成功率。

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2604.10690 2026-04-14 cs.AI 93%

Do LLMs Build Spatial World Models? Evidence from Grid-World Maze Tasks

大型语言模型构建空间世界模型了吗?基于网格世界迷宫任务的证据

Weijiang Li, Yilin Zhu, Rajarshi Das, Parijat Dube

机构 * University of Notre Dame(圣母大学) Columbia University(哥伦比亚大学) MQube Cognition(MQube认知实验室)

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 本文通过迷宫任务评估LLM的空间理解能力,发现其空间推理依赖于表示形式而非任务类型,表明LLM缺乏稳健的空间世界模型。

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2604.07991 2026-04-10 cs.CV cs.MM 93%

MotionScape: A Large-Scale Real-World Highly Dynamic UAV Video Dataset for World Models

MotionScape: 一个大规模真实世界高动态无人机视频数据集用于世界模型

Zile Guo, Zhan Chen, Enze Zhu, Kan Wei, Yongkang Zou, Xiaoxuan Liu, Lei Wang

机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences(中国科学院空天信息创新研究院) Jilin University(吉林大学)

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 MotionScape提供高动态无人机视频数据,用于提升世界模型对复杂3D动态的模拟能力,通过语义和几何对齐的标注提升无人机自主导航与决策能力。

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2604.07712 2026-04-10 cs.LG 93%

CausalVAE as a Plug-in for World Models: Towards Reliable Counterfactual Dynamics

CausalVAE作为世界模型的插件:迈向可靠的反事实动力学

Ziyi Ding, Xianxin Lai, Weiyu Chen, Xiao-Ping Zhang, Jiayu Chen

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University(清华大学深圳国际研究生院) The University of Hong Kong(香港大学) INFIFORCE Intelligent Technology(INFIFORCE智能科技)

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 本文提出CausalVAE作为潜在世界模型的插件模块,通过增强事实预测和反事实检索,提升模型在分布偏移和干预下的鲁棒性,尤其在物理基准上取得显著提升。

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2510.26433 2026-04-07 cs.LG 93%

Co-Evolving Latent Action World Models

共演潜在动作世界模型

Yucen Wang, Fengming Zhang, De-Chuan Zhan, Li Zhao, Kaixin Wang, Jiang Bian

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 本文提出CoLA-World,通过关键预热阶段实现联合学习,解决世界模型与动作模型的协同问题,提升视频模拟质量和下游视觉规划性能。

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2506.23919 2026-03-31 cs.RO 93%

Goal-VLA: Image-Generative VLMs as Object-Centric World Models Empowering Zero-shot Robot Manipulation

Goal-VLA: 图像生成视觉语言模型作为对象中心世界模型,赋能零样本机器人操作

Haonan Chen, Jingxiang Guo, Bangjun Wang, Tianrui Zhang, Xuchuan Huang, Boren Zheng, Yiwen Hou, Chenrui Tie, Jiajun Deng, Lin Shao

机构 * School of Computing, National University of Singapore(新加坡国立大学计算机学院) The HKU Musketeers Foundation Institute of Data Science, The University of Hong Kong(香港大学数据科学研究院) Yuanpei College, Peking University(北京大学元培学院) Department of Automation, Tsinghua University(清华大学自动化系)

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 本文提出Goal-VLA框架,利用图像生成视觉语言模型生成目标状态,通过对象状态表示分离高阶与低阶策略,提升机器人操作的泛化能力。

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2603.22212 2026-03-24 cs.CV 93%

Omni-WorldBench: Towards a Comprehensive Interaction-Centric Evaluation for World Models

Omni-WorldBench:迈向全面的交互导向的世界模型评估

Meiqi Wu, Zhixin Cai, Fufangchen Zhao, Xiaokun Feng, Rujing Dang, Bingze Song, Ruitian Tian, Jiashu Zhu, Jiachen Lei, Hao Dou, Jing Tang, Lei Sun, Jiahong Wu, Xiangxiang Chu, Zeming Liu, Kaiqi Huang

机构 * School of Computer Science and Technology, UCAS(UCAS计算机科学与技术学院) The Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, CASIA(复杂系统认知与决策智能重点实验室) School of Computer Science and Engineering, Beihang University(北航计算机科学与工程学院) State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, BUPT(网络与交换技术国家重点实验室) AMAP, Alibaba Group(阿里妈妈实验室,阿里巴巴集团)

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 本文提出Omni-WorldBench,一个针对4D世界模型交互响应能力的综合评估基准,通过Omni-WorldSuite和Omni-Metrics评估交互动作对状态转移的影响,分析现有模型的局限性。

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2603.21315 2026-03-24 cs.LG 93%

FluidWorld: Reaction-Diffusion Dynamics as a Predictive Substrate for World Models

FluidWorld: 反应-扩散动力学作为世界模型的预测性基质

Fabien Polly

机构 * Independent Researcher(独立研究者)

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 本文提出FluidWorld,通过反应-扩散型偏微分方程实现世界模型预测,对比Transformer和ConvLSTM基线,展示PDE在参数效率和空间结构保留上的优势。

Comments 18 pages, 16 figures, 4 tables. Code available at https://github.com/infinition/FluidWorld/

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2411.08794 2026-03-20 cs.AI 93%

LLM-Based World Models Can Make Decisions Solely, But Rigorous Evaluations are Needed

基于LLM的世界模型可以独立做出决策,但需要严谨的评估

Chang Yang, Xinrun Wang, Junzhe Jiang, Qinggang Zhang, Xiao Huang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学) Singapore Management University(新加坡国立大学)

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 本文从决策视角出发,对基于LLM的世界模型进行综合评估,设计了政策验证、行动提案和政策规划三项任务,评估了GPT-4o和GPT-4o-mini在不同环境中的表现,发现LLM世界模型在长期决策任务中性能下降,且不同功能组合会引入额外的不稳定性。

Comments Accepted to TMLR

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2603.15359 2026-03-19 cs.RO 93%

NavThinker: Action-Conditioned World Models for Coupled Prediction and Planning in Social Navigation

NavThinker: 用于社交导航中耦合预测与规划的行动条件世界模型

Tianshuai Hu, Zeying Gong, Lingdong Kong, XiaoDong Mei, Yiyi Ding, Qi Zeng, Ao Liang, Rong Li, Yangyi Zhong, Junwei Liang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology(香港科学与技术大学) The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科学与技术大学(广州)) National University of Singapore(新加坡国立大学) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学)

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 NavThinker通过结合行动条件世界模型与on-policy强化学习,解决社交导航中机器人动作与人类运动相互影响的耦合预测-规划问题,实现未来感知的导航状态对齐与路径规划。

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2603.13423 2026-03-17 cs.LG cs.CL 93%

From Gradients to Riccati Geometry: Kalman World Models for Single-Pass Learning

从梯度到里卡蒂几何:用于单次学习的卡尔曼世界模型

Andrew Kiruluta

机构 * UC Berkeley School of Information(伯克利大学信息学院)

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 本文提出卡尔曼世界模型(KWM),通过递归贝叶斯滤波而非反向传播优化动态系统,实现无梯度的训练与适应,适用于序列建模任务,展示出竞争性能和增强的鲁棒性与持续适应性。

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2511.20325 2026-03-12 cs.CV 93%

AD-R1: Closed-Loop Reinforcement Learning for End-to-End Autonomous Driving with Impartial World Models

AD-R1: 闭环强化学习用于端到端自动驾驶的中立世界模型

Tianyi Yan, Tao Tang, Xingtai Gui, Yongkang Li, Jiasen Zhesng, Weiyao Huang, Lingdong Kong, Wencheng Han, Xia Zhou, Xueyang Zhang, Yifei Zhan, Kun Zhan, Cheng-zhong Xu, Jianbing Shen

机构 * SKL-IOTSC, University of Macau(SKL-IOTSC,澳门大学) Li Auto Inc. Sun Yat-sen University(中山大学) Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学) Northwestern University(西北大学) National University of Singapore(新加坡国立大学)

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 AD-R1通过引入中立世界模型和反事实合成技术,提升自动驾驶系统在危险预测和安全控制方面的性能。

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2509.07945 2026-03-09 cs.LG 93%

One Model for All Tasks: Leveraging Efficient World Models in Multi-Task Planning

一个模型用于所有任务:利用高效的world models进行多任务规划

Yuan Pu, Yazhe Niu, Jia Tang, Junyu Xiong, Shuai Hu, Hongsheng Li

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室) The Chinese University of Hong Kong MMLab(香港中文大学 MMLab) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Novosibirsk State University(新西伯利亚州立大学) Centre for Perceptual and Interactive Intelligence(感知与交互智能中心)

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 ScaleZero通过混合专家架构和动态参数扩展策略,实现单一模型在多任务规划中的高效性能。

Comments 55 pages, 20 figures. Accepted as a conference paper at ICLR 2026

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2603.02935 2026-03-04 cs.LG 93%

Contextual Latent World Models for Offline Meta Reinforcement Learning

上下文潜在世界模型用于离线元强化学习

Mohammadreza Nakheai, Aidan Scannell, Kevin Luck, Joni Pajarinen

机构 * Aalto University(阿alto大学) University of Edinburgh(爱丁堡大学)

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 本文提出上下文潜在世界模型,通过联合训练潜在世界模型和上下文编码器,提升任务表示的表达能力,从而增强跨任务泛化性能。

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2603.00825 2026-03-03 cs.CV 93%

COMBAT: Conditional World Models for Behavioral Agent Training

COMBAT:基于行为代理训练的条件世界模型

Anmol Agarwal, Pranay Meshram, Sumer Singh, Saurav Suman, Andrew Lapp, Shahbuland Matiana, Louis Castricato, Spencer Frazier

机构 * Overworld AI Indian Institute of Science Education and Research Bhopal(印度科学教育与研究学院博帕尔分校)

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 COMBAT通过在Tekken 3中训练实时动作控制的世界模型,利用扩散模型模拟动态对手,实现对玩家行为的响应性训练。

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2603.00808 2026-03-03 cs.AI 93%

MetaMind: General and Cognitive World Models in Multi-Agent Systems by Meta-Theory of Mind

MetaMind: 多智能体系统中通过元理论思维实现通用和认知世界模型

Lingyi Wang, Rashed Shelim, Walid Saad, Naren Ramakrishna

机构 * Department of Electrical(电气工程系) Department of Computer Science, Virginia Tech, USA(计算机科学系,弗吉尼亚理工学院)

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 MetaMind通过元理论思维框架,使多智能体系统中的智能体能够自主推理他人目标与信念,实现零样本泛化与自监督学习。

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2601.10553 2026-03-02 cs.CV 93%

Inference-time Physics Alignment of Video Generative Models with Latent World Models

视频生成模型的推理时间物理对齐:基于潜在世界模型

Jianhao Yuan, Xiaofeng Zhang, Felix Friedrich, Nicolas Beltran-Velez, Melissa Hall, Reyhane Askari-Hemmat, Xiaochuang Han, Nicolas Ballas, Michal Drozdzal, Adriana Romero-Soriano

机构 * FAIR, Meta Superintelligence Labs University of Oxford Mila - Qu\' e bec AI Institute Columbia University McGill University Canada CIFAR AI Chair

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 本文提出WMReward方法,通过潜在世界模型提升视频生成的物理合理性,实验表明在多个生成设置中显著提高物理合理性,并在ICCV 2025挑战中取得第一名。

Comments 22 pages, 10 figures

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