世界模型

Mind-Studio: Executable World Models with Lookahead Evaluation for Partially Observable Games

Mind-Studio: 针对部分可观测游戏的可执行世界模型与前向评估

Yifei Dong, Mingen Zheng, Linquan Wu, Jeff Z. Pan, Jiaxin Bai

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） 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 提出Mind-Studio框架，利用大语言模型从轨迹合成可执行的pygame风格世界模型，通过K步前向保真度协议评估，在Montezuma's Revenge等游戏中显著提升预测准确性和子目标验证。

Comments 12 pages, 2 figures

DisCo: World Models with Discrete Camera Motion Control

DisCo: 具有离散相机运动控制的世界模型

Hongrui Huang, Junke Wang, Quanhao Li, Yu-Gang Jiang, Zuxuan Wu

机构 * Fudan University（复旦大学） 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 提出DisCo，通过离散动作原语替代连续相机轨迹作为条件，解决可控视频生成中动作表示纠缠问题，提升动作跟随可靠性，并引入DisCoBench基准。

Robots Need More than VLA and World Models

机器人需要的不仅仅是VLA和世界模型

Elis Karcini, Faisal Mehrban, Quang Nguyen, Mac Schwager, Arash Ajoudani, Cesar Cadena, Jan Peters, Marco Hutter, Haitham Bou-Ammar

机构 * Motoniq.ai ； Stanford University（斯坦福大学） ； Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Technical University of Darmstadt（德累斯顿技术大学） ； UCL Centre for AI（伦敦大学学院人工智能中心） 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 本文认为机器人通用智能的关键瓶颈不仅是策略学习，还缺乏将非结构化行为数据转化为机器人可用监督的机制，并提出了四种缺失的接口组件。

Qwen-AgentWorld: Language World Models for General Agents

Qwen-AgentWorld: 通用智能体的语言世界模型

Yuxin Zuo, Zikai Xiao, Li Sheng, Fei Huang, Jianhong Tu, Yuxuan Liu, Tianyi Tang, Xiaomeng Hu, Yang Su, Qingfeng Lan, Yantao Liu, Qin Zhu, Yinger Zhang, Bowen Yu, Haiquan Zhao, Haiyang Xu, Jianxin Yang, Jiayang Cheng, Junyang Wang, Lianghao Deng, Mingfeng Xue, Tianyi Bai, Yang Fan, Yubo Ma, Yucheng Li, Zeyu Cui, Zhihai Wang, Zhihui Xie, Zhuorui Ye, An Yang, Dayiheng Liu, Jingren Zhou, Ning Ding

机构 * Qwen Team（Qwen团队） 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 提出基于语言模型的世界模型Qwen-AgentWorld，通过三阶段训练（CPT、SFT、RL）模拟7个领域的智能体环境，并构建AgentWorldBench基准，实验表明其显著优于现有模型，且能作为环境模拟器和智能体基础模型提升下游性能。

Better Slots, Better Worlds: Representation Quality & Robustness in Object-Centric World Models

更好的槽，更好的世界：以对象为中心的世界模型中的表示质量与鲁棒性

Shukrullo Nazirjonov, Sai Prasanna, Anna Manasyan, Georg Martius

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 该研究通过受控实验分析以对象为中心的世界模型，发现槽质量与规划成功率正相关，槽绑定良好时可减少辅助输入，且在分布偏移下其鲁棒性优于LeWM，预训练特征是鲁棒性关键因素。

Comments Published at Model-Based RL in the Era of Generative World Models Workshop at RLC 2026

BRICKS-WM: Building Reusability via Interface Composition Kinetics for Structured World Models

BRICKS-WM：通过接口组合动力学构建结构化世界模型的可重用性

Shaowei Zhang, Jiahan Cao, Xunlan Zhou, Shenghua Wan, De-Chuan Zhan

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China（南京大学人工智能学院） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University, China（南京大学智能科学与技术学院） 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 提出BRICKS-WM框架，将全局动力学分解为通过潜在接口交互的独立模块（如智能体和背景），实现冻结背景模块跨智能体重用，避免从头训练。

Learning Implicit Causal World Models from Multi-Agent Demonstrations

从多智能体演示中学习隐式因果世界模型

Jasorsi Ghosh

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 该研究针对多智能体系统中世界模型因相关性与因果机制混淆导致分布偏移下失效的问题，提出隐式因果世界模型，经评估在协调任务上表现出可解释因果表示且精度随干预强度提升。

Comments Preprint

Depth-Regularized JEPA World Models Learn More Transferable Representations from Real Outdoor Robot Data

深度正则化JEPA世界模型从真实户外机器人数据中学习更多可转移表示

Usman M. Khan

机构 * Aigen（爱igen） 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 研究针对从真实户外机器人数据学习世界模型的挑战，引入深度作为训练几何先验，结合SIGReg等方法，训练18M参数模型，实验表明该方法在降低视觉里程计误差、增加意外分数分离及提高多步展开保真度等方面有显著提升，增强了模型泛化能力。

Comments 13 pages, 3 figures

RENEW: Towards Learning World Models and Repairing Model Exploitation from Preferences

RENEW：迈向从偏好中学习世界模型并修复模型利用问题

Logan Mondal Bhamidipaty, Mykel Kochenderfer, Subramanian Ramamoorthy

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 研究针对世界模型在数据覆盖薄弱时易受模型利用问题，提出从人类反馈中学习动力学（DLHF），但朴素DLHF样本效率低，于是引入RENEW利用认知不确定性聚焦微调，经实验评估，RENEW提高样本效率等，为解决离线模型强化学习利用问题提供新途径。

Towards Zero-Shot Task Transfer with Neurosymbolic World Models

面向基于神经符号世界模型的零样本任务迁移

Isidoro Tamassia, Lennert De Smet, Giuseppe Marra

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 本研究提出一种神经符号世界模型，通过解耦观测重构与奖励预测，实现无需额外环境交互的零样本任务迁移，其泛化能力优于纯神经方法。

Q-Learning With World Models

结合世界模型的Q学习

Perry Dong, Yueru Jia, Chelsea Finn, Dorsa Sadigh

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Peking University（北京大学） 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 本研究提出QWM框架，将世界模型与标准Q学习结合，在真实环境训练中避免复合模型偏差，在Robomimic和LIBERO基准上的样本效率与性能均优于现有SOTA方法。

Dueling World Models: Advantage-Style Action Channels for Common-Mode Distractor Rejection

对决世界模型：用于共模干扰项抑制的优势式动作通道

Jiazhuo Li, Yiming Fei, Zhiruo Zhou, Heikichi Hayashi

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 该研究提出对决世界模型，通过在潜在动态中减去动作预测的平均效应来抑制共模干扰项，无需额外机制，在多个任务中可恢复智能体自身效应，适用于各类动作条件世界模型。

Comments 17 pages, 6 figures, 11 tables. Includes supplementary appendix

Dreamer-CPC: Message Learning with World Models for Decentralized Multi-agent Reinforcement Learning

Dreamer-CPC：用于去中心化多智能体强化学习的基于世界模型的消息学习

Taisuke Takayama, Naoto Yoshida, Tadahiro Taniguchi

机构 * Graduate School of Informatics, Kyoto University, Kyoto, Japan（京都大学信息学研究生院） ； Research Organization of Science and Technology, Ritsumeikan University, Shiga, Japan（立命馆大学科学技术研究机构） 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 研究针对多智能体强化学习中通信问题，提出Dreamer-CPC方法，将基于CPC的消息学习集成到DreamerV3世界模型，各智能体据此独立维护模型与模块并交换消息，实验表明该方法在多种环境下优于现有方法，能有效支持去中心化决策。

Comments 15 pages, 6 figures. Under review at ICONIP 2026

Cycle-World: Mitigating Error Accumulation in Long-term Video World Models via Reverse-Prediction Cycle Consistency

循环世界：通过反向预测循环一致性减轻长期视频世界模型中的误差累积

Zihan Su, Teng Hu, Jiangning Zhang, Ruiyan Wang, Ran Yi, Lizhuang Ma, Dacheng Tao

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学计算机科学学院） ； Institute of Cyber-Systems and Control, Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学控制系统研究所） ； Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 针对自回归扩散模型在长视频生成中误差累积问题，提出循环世界框架，通过训练和推理阶段的时间可逆性及反向预测模型抑制误差，实验证明其在VBench基准测试中显著减轻误差漂移，提升生成质量和时间一致性。

Comments Accepted by ECCV 2026

A Control Theory of Predictability in Latent World Models

潜在世界模型中可预测性的控制理论

Hanzhe You, Yonggang Zhang, Maohao Ran, Zhiqin Yang, Zhenyuan Zhang, Wei Xue, Jun Song, Xinmei Tian, Yike Guo

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） 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 研究潜在世界模型中可预测性的控制理论，指出当前以预测误差为目标不可靠，重新定义目标为预测与真实计划成本的差异，证明规划器次优性受其限制，通过实验证实相关结论。

Comments Preprint about latent world models, Koopman operator and control theory, 33 pages, 1 figure. Main text about 10 pages

3D Point World Models: Point Completion Enables More Accurate Dynamics Learning

3D点云世界模型：点云补全实现更准确的动力学学习

Skand Peri, Hung Nguyen, Chanho Kim, Li Fuxin, Stefan Lee

机构 * Oregon State University（俄勒冈州立大学） 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 提出3D点云世界模型(3DPWM)，通过先补全部分点云再学习动作条件动力学，实现长时程可靠推演和精确成本评估，支持多种机器人操作任务。

Comments 21 Pages

Reduced-Order Models: The Mother of World Models

降阶模型：世界模型之母

Rajat Ghosh

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 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 探讨世界模型的功能结构早于现代自监督学习，在模型降阶和控制文献中就已独立发展。追溯其在三个领域的发展，对比传统降阶模型与学习型世界模型的优缺点，指出在关键系统中部署世界模型的障碍及统一两者的研究议程。

A Definition and Roadmap for World Models

世界模型的定义与路线图

Xinyuan Chen, Haoyu Guo, Shi Guo, Bingqi Jiang, Chunhua Shen, Xing Shen, Tianfan Xue, Yufei Xue, Mulin Yu, Weinan Zhang, Bin Zhao, Bowen Zhou, Ming Zhou

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 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 本文针对人工智能领域对世界模型定义、预测内容及构建方式缺乏共识的问题，给出科学定义，讨论关键技术，提供分阶段路线图，以助力有效世界模型的开发。

Comments Technical report, 58 pages, 10 figures

Identifiability Without Gaussianity: Symbolic World Models and Near-Infinite Temporal Consistency

无高斯假设的可识别性：符号世界模型与近无限时间一致性

Seth Dobrin, Łukasz Chmiel

机构 * Department of Computer Science, Stanford University（1 计算机科学系，斯坦福大学） 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 本文提出物理基础符号架构（PGSA），证明其在非高斯动态系统中实现精确线性可识别性和近无限时间一致性，克服了统计世界模型的高斯边界限制。

Comments Pre-print

ACID: Action Consistency via Inverse Dynamics for Planning with World Models

ACID: 通过逆动力学实现行动一致性以用于世界模型规划

Gawon Seo, Dongwon Kim, Suha Kwak

机构 * POSTECH ； KAIST（韩国科学技术院） 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 提出ACID框架，通过逆动力学模型引入循环行动一致性约束，改进基于世界模型的决策时规划，在多种任务中提升规划效果并降低计算成本。

Comments Project Page: [this https URL](https://gawon1224.github.io/ACID/)

Delta-JEPA: Learning Action-Sensitive World Models via Latent Difference Decoding

Delta-JEPA: 通过潜在差异解码学习动作敏感的世界模型

Zhenghao Zhang, Yuanxiang Wang, Zhenyu Guan, Yujia Yang, Bingkang Shi, Tianyu Zong, Hongzhu Yi, Guoqing Chao, Xingchen Chen, Tiankun Yang, Chenxi Bao, Tao Yu, Jingjing Zhou, Jungang Xu

机构 * School of Computer Science and Technology, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学计算机科学与技术学院） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Weihai（哈尔滨工业大学（威海）计算机科学与技术学院） ； Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology, Harbin（哈尔滨工业大学计算学部） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 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 提出Delta-JEPA，一种无重建的世界模型，通过潜在差异动作解码器（LDAD）从连续观测的潜在位移中重建动作，防止表示坍塌，提升基于规划的性能。

$ω$-EVA: Envision, Verify, and Act with Latent Interactive World Models

$ω$-EVA：基于潜在交互世界模型的构想、验证与行动

Zhenguo Sun, Yu Sun, Hande Huang, Alois Knoll

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 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 提出$ω$-EVA框架，通过潜在交互世界模型实现“构想-验证-行动”循环，利用动作条件潜在动力学和语言条件流策略生成动作，无需生成未来视频，在多种机器人操作任务中提升策略性能。

Comments Add some ablation experiments

Beyond the Next Step: Variable-Length Latent World Models for Long-Horizon Planning

超越下一步：用于长时程规划的变长潜世界模型

Tianqi Du, Qi Zhang, Yifei Wang, Yisen Wang

机构 * State Key Lab of General Artificial Intelligence, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院通用人工智能国家重点实验室） ； Amazon AGI SF Lab（亚马逊AGI旧金山实验室） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） 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 提出变长潜世界模型（VLWM），通过学习变长动作序列的条件潜状态预测，解决递归一步预测在长时程规划中的累积误差问题，结合课程训练策略，在长时程控制任务上平均提升13%。

How Should World Models Be Evaluated for Embodied Decision-Making? A Decision-Making-Centric Position

世界模型应如何评估？一个以决策为中心的立场

Yang Yu, Shiyuan Zhang, Yifei Sheng, Haoxiang Ren, Haoxin Lin

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； Cirquar Technologies 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 本文指出世界模型评估中声明与证据不匹配的问题，提出以决策为中心的评估框架，强调反事实推理、策略优化等能力，并定义L0-L7评估阶梯。

Toward Compiler World Models: Learning Latent Dynamics for Efficient Tensor Program Search

迈向编译器世界模型：学习潜在动态以实现高效张量程序搜索

Haolin Pan, Lianghong Huang, Xvlin Zhou, Mingjie Xing, Yanjun Wu

机构 * Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学杭州高等研究院） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； 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)；world models(title)；latent dynamics(title,abstract)；world model(title)

AI总结 提出一种受世界模型启发的评估器，通过轻量级过渡模型在连续潜在空间中展开调度动作，避免昂贵AST变异和重复编码，在TVM AutoScheduler中实现比Ansor更优的延迟和测量效率。

Partition the Support, Reconstruct the Residual: Training-Free Sparse Attention for Video Generation and World Models

划分支撑集，重建残差：用于视频生成和世界模型的无训练稀疏注意力

Pardis Taghavi, Reza Langari, Gaurav Pandey

机构 * Texas A&M University（德克萨斯农工大学） 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 本文提出SparsePR算法，结合响应耦合划分与探针拟合残差重建，在四个视频生成和世界模型上实现注意力重建误差降低，22.0%-26.0%执行对密度下保持生成质量，获1.48-2.61倍端到端加速。

Comments 22 pages, 5 figures. Project page: https://pardistaghavi.github.io/SparsePR-website/

hint$^2$: Hierarchical World Models for Inference-Time Temporal Logic Guidance

hint$^2$：用于推理时态逻辑引导的分层世界模型

Moritz Zoellner, Anastasios Manganaris, Ahmed H. Qureshi, Rohan Paleja

机构 * Purdue University（普渡大学） 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 本文提出hint$^2$，一种用分层世界模型引导策略满足LTL规范的方法，在CALVIN基准及真实UR5e机械臂实验中，其性能优于现有推理引导方法。

Comments Videos available on our project page: https://anonymous-hint2.github.io/

TaskSense: Focusing on What Matters in World Models

TaskSense：聚焦世界模型中的关键内容

SM Mazharul Islam, Manfred Huber

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 TaskSense是一种以任务为中心的世界建模框架，通过可微随机空间注意力机制结合辅助逆动力学目标，提升了视觉控制模型对干扰环境的鲁棒性，在Distracting Control Suite上性能优于DreamerV3。

Action from Adjacent Set in Physical Space Outperforms the Best Prediction in World Models

物理空间中相邻集的动作优于世界模型中的最佳预测

Liangyu Li, Qingwen Liu, Mingqing Liu

机构 * Tongji University（同济大学） 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 研究基于采样和潜在世界模型的控制器存在的条件失败提议过度生成问题，提出相邻集动作重建（ASAR）方法，在携带和释放评估集上，相比匹配选择提高了事件完成成功率，还刻画了选择风险。

Comments 26 pages, 7 figures. Includes supplementary material

Multiplayer Interactive World Models with Representation Autoencoders

基于表示自编码器的多智能体交互世界模型

Anthony Hu, Václav Volhejn, Adrien Ramanana Rahary, Chris Mulder, Aditya Makkar, Alyx Liao, Amélie Royer, Manu Orsini, Adam Jelley, Eloi Alonso, Florian Laurent, Fredrik Norén, James Swingos, Jan Hünermann, Kent Rollins, Lucas Hosseini, Matthieu Le Cauchois, Maxim Peter, Pim de Witte, Tim Brown, Vincent Micheli, Moritz Böhle, Gabriel de Marmiesse, Viktoriia Sharmanska, Lucia Specia, Michael Black, Patrick Pérez

机构 * Epic Games ； École nationale des ponts et chaussées（法国国家桥梁与道路学院） 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 针对复杂物理交互的高动态环境，该研究提出首个多智能体世界模型，以多智能体动作流为条件训练隐扩散模型，可实时生成稳定长时四智能体对局，开源相关资源。

Comments Technical report