世界模型

From World Models to World Action Models: A Concise Tutorial for Robotics

从世界模型到世界动作模型：面向机器人学的简明教程

Xiaoxiong Zhang, Xiong Zeng, Wei Zhang

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 本教程提出世界模型作为动作条件预测模型的设计空间视图，分类为观测空间和状态空间模型，并引入世界动作模型，总结四种代表性范式，为具身预测与控制提供结构化分类。

Comments Project page: https://clearlab-sustech.github.io/WorldModelSurvey/

Medical world models in healthcare: foundations, applications, and challenges for trustworthy clinical translation

医疗保健中的医学世界模型：可信临床翻译的基础、应用与挑战

Zhaoyan Chen, Zhongxiu Cong, Zhuanfeng Jin, Wanshu Fan, Dongsheng Zhou, Qi Ai, Haifan Gong, Congyu Liao, Xiaofeng Liu, Cong Wang

机构 * National and Local Joint Engineering Laboratory of Computer Aided Design, School of Software Engineering, Dalian University（大连大学软件工程学院计算机辅助设计国家地方联合工程实验室） ； Department of Radiology, Xinhua Hospital Affiliated to Dalian University（大连大学附属新华医院放射科） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； University of California, San Francisco（加州大学旧金山分校） ； Yale University（耶鲁大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 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 探讨医学世界模型在医疗保健中的应用，通过结构化综合定义其领域相关内容，围绕四种能力组织，涵盖多方面证据，虽有早期可行性证据，但受多种因素限制，临床翻译需多方面保障。

What Can Latent World Models Know? Physical Parameter Identifiability in Multimodal Predictive Representations

隐式世界模型能知晓什么？多模态预测表示中的物理参数可识别性

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(title,abstract)；world models(title,abstract)；world model(title,abstract)；world models(title,abstract)

AI总结 该研究通过可控实验揭示，隐式世界模型的目标函数结构决定其获取的物理参数，输入与预测目标分别限制和决定可获知的物理量，额外数据仅优化已获取的参数。

When a Verified World Model Still Loses: Play-Adequacy vs Prediction-Accuracy in LLM-Synthesized Code World Models

当经过验证的世界模型仍然失败时：大语言模型合成代码世界模型中的游戏充分性与预测准确性

Javier Aguilar Martín

机构 * AGILabs（AGILabs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 研究大语言模型合成的代码世界模型，发现其虽预测准确率高，但在游戏中仍失败，存在验证与正确的差距，揭示危害规律，指出更多数据无法修复，相同机制在信念推理函数上重现，表明规划世界模型充分性应基于搜索分布或游戏衡量。

Comments 41 pages, 4 figures. Code and reproduction log: https://github.com/JaviMaligno/code-world-models

Adaptive Compute in Latent World Models: When Depth Helps, Hurts, or Doesn't Matter

深度在组合中何时得以保留？潜在世界模型中的计算-质量机制

Achyuthan Sivasankar

机构 * New York University（纽约大学） 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 研究探讨潜在世界模型中深度在组合时的情况，用浅度惩罚ρ测试九个深度思维控制任务，发现三种机制，揭示反转机制由训练产生，其与观察/动作维度等相关，还指出任务机制受多种因素影响及相关注意事项。

Comments 15 pages, 9 figures, 2 tables

Autonomous Video Generation with Counterfactual Controllability for Self-Evolving World Models

具有反事实可控性的自主视频生成用于自进化世界模型

Xin Wang, Wenxuan Liu, Tongtong Feng, Wenwu Zhu

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Beijing National Research Center for Information Science and Technology（北京信息科学与技术国家研究中心） 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 本文提出反事实可控性是自进化世界模型的关键，通过自主视频生成实现可控性，使模型能测试动作后果并反馈改进生成。

Comments 10 pages, 1 figure

A Physics-Grounded Benchmark for Multi-Agent Dynamics in World Models

基于物理的多智能体动力学世界模型基准

Nuo Chen, Lulin Liu, Zihao Li, Ziyao Zeng, Zihao Zhu, Wenyan Cong, Junyuan Hong, Yunhao Yang, Zhengzhong Tu, Yan Wang, Boris Ivanovic, Marco Pavone, Zhangyang Wang, Yang Zhou, Zhiwen Fan

机构 * Texas A&M University（德克萨斯大学） ； University of Minnesota（明尼苏达大学） ； Marquette University（马奎特大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Massachusetts General Hospital（麻省总医院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； NVIDIA（英伟达） ； Stanford University（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 提出CrashTwin框架，通过多智能体碰撞场景数据集和校准无关重建流程，从时空一致性、动量与动能守恒、世界动力学完整性三个维度评估世界模型的物理可信度。

Comments 34 pages, 9 figures, 12 tables

Model Discovery Agent: LLM-assisted Bayesian experiment design for data-efficient discovery of mechanistic world models

模型发现智能体：用于数据高效发现机制世界模型的大语言模型辅助贝叶斯实验设计

Kevin Murphy

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 该研究提出模型发现智能体（MDA），结合LLM与贝叶斯机制，在少量干预下发现机制世界模型，在三类基准上实现数据高效模型学习与可靠干预预测的SOTA性能。

Comments v3: further improve app A (algorithm pseudocode), add new app G (further related work) - (main text unchanged)

Towards Human Motion World Models via Executable Behaviour Representations

通过可执行模型理解人类行为

Rimvydas Rubavicius, Manisha Dubey, N. Siddharth, Subramanian Ramamoorthy

机构 * School of Informatics The University of Edinburgh（信息学院爱丁堡大学） 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EXACT语言，通过可执行神经符号模型分析人类动作，提升动作分割和异常检测的效率与直观性。

Comments Accepted in ECCV2026 Workshop

Social World Models

社交世界模型

Xuhui Zhou, Jiarui Liu, Akhila Yerukola, Hyunwoo Kim, Maarten Sap

机构 * Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA（卡内基梅隆大学语言技术研究所） ； NVIDIA, Santa Clara, CA, USA（英伟达） 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 本文提出社交世界模型（SWMs）及结构化社交世界表示形式（S3AP），通过显式建模隐藏心理状态提升AI在社交推理任务中的性能。

TRW: TRACE-RealWorld---An Auditable Consistency Contract for World Models as Materialized Views

TRW: TRACE-RealWorld——作为物化视图的世界模型的可审计一致性契约

Edward Y. Chang

机构 * Stanford University（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 TRACE-RealWorld解决在变化物理世界中维护物化视图的问题，提出承诺级有效性抽象等数据管理方法，通过端到端评估测量多方面指标，贡献是为部署世界表示提供一致性、恢复和问责契约。

Comments v2 propagates declared point and extended hazards through the composition theorem and separates point-event from interval-risk budgets. It aligns Flood-SAR adjudication with each hazard class, sharpens calibration-slack and drift claims, adds bootstrap Monte Carlo error and joint-coverage requirements, revises terminology, and expands related-work context

VISA: VLM-Guided Instance Semantic Auditing for 3D Occupancy World Models

VISA: VLM引导的实例语义审计用于3D占据世界模型

Ruiqi Xian, Yuehan Xian, Jing Liang, Xuewei Qi, Dinesh Manocha

机构 * University of Maryland College Park（马里兰大学帕克分校） ； Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Motional AD Inc.（Motional AD公司） 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VISA方法，利用离线VLM对每个物理对象实例进行结构化语义审计，并通过可靠性加权损失蒸馏到3D占据模型中，无需VLM推理即可提升封闭集占据mIoU。

Audio-Visual World Models: Learning Physically Grounded Multisensory Dynamics

视听世界模型：为具身智能体奠定多感官想象的基础

Jiahua Wang, Leqi Zheng, Jialong Wu, Yaoxin Mao, Shijie Cheng

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 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 提出视听世界模型（AVWM）统一框架，通过条件扩散Transformer（AV-CDiT）联合预测双耳音频与视觉动态，在30小时基准AVW-4k上实现高保真多模态预测，并验证其在具身导航中的有效性。

Branch-JEPA: Finite-Support Predictive Distributions for JEPA World Models

MoP-JEPA：用于随机JEPA世界模型的硬分配预测器混合架构

Zhi Song, Ximing Xing, Zhenchao Tang, hanbo Huang, Jiehui Huang, Weilong Yan, Tianxu Lv, Minghao Yang, Zhongzheng Niu, Bing He, Lusheng Wang, Jianhua Yao

机构 * City University of Hong Kong, China（香港城市大学） ； Tencent, China（腾讯） 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 针对传统JEPA在随机环境下的状态坍缩问题，提出硬分配预测器混合的MoP-JEPA，可收敛到转移分布量化器，在OGBench测试中规划性能远超基线方案。

Quantum Cinema: An Interactive Cinematic Exploration of Quantum Computing Hardware via Generative World Models

量子影院：通过生成世界模型对量子计算硬件进行交互式电影探索

Aoyu Zhang, Dongping Liu, Luyao Zhang

机构 * Amazon Web Services（亚马逊网络服务） ； Duke Kunshan University（杜克昆山大学） 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 本文提出量子影院，一个基于生成世界模型的开源交互式应用，通过四幕叙事将不可见的量子硬件转化为可探索的电影体验，旨在弥合量子计算与公众之间的想象鸿沟。

Walk through Paintings: Egocentric World Models from Internet Priors

穿越绘画：来自互联网先验的自我中心世界模型

Anurag Bagchi, Zhipeng Bao, Homanga Bharadhwaj, Yu-Xiong Wang, Pavel Tokmakov, Martial Hebert

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Toyota Research Institute（丰田研究机构） 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 EgoWM通过利用互联网先验和轻量级条件层，将预训练视频扩散模型转换为自我中心世界模型，实现可控的未来预测，提升结构一致性评分并降低推理延迟。

On the Identifiability of Controlled World Models

关于受控世界模型的可识别性

Xiangteng Zhang, Yang Guan, Bo Zhang, Hongyang Li, Ya-Qin Zhang, Shengbo Eben Li

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 研究受控世界模型的可识别性问题，建立在状态依赖高斯行为策略下的联合可识别性理论，识别出两个条件，证明满足条件时JEPA目标的全局极小值可识别潜在状态和受控转移，推导定量界限并通过实验验证理论。

Scaling Cross-Embodiment World Models for Dexterous Manipulation

为灵巧操作扩展跨实体世界模型

Zihao He, Bo Ai, Tongzhou Mu, Yulin Liu, Weikang Wan, Jiawei Fu, Yilun Du, Henrik I. Christensen, Hao Su

机构 * UC San Diego（UC圣迭戈大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Hillbot 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 研究跨实体学习中不同形态机器人数据共享和控制转移问题，提出将人类和机器人手表示为3D粒子集，在随机交互数据上训练基于图的世界模型并与模型预测控制集成，实验表明该方法能提高泛化能力、有效结合数据并实现不同机器人手的控制。

Comments Accepted to IROS 2026, Project Page: https://alan-heoooh.github.io/dexwm.html

Autoregressive Diffusion World Models for Off-Policy Evaluation of LLM Agents

自回归扩散世界模型用于LLM智能体的离线评估

Kaixuan Liu, Guojun Xiong, Weinan Zhang, Shengpu Tang

机构 * Department of Computer Science, Emory University（埃默里大学计算机科学系） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） 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ADWM框架，通过自回归扩散世界模型从预收集轨迹中模拟环境响应，实现无需在线交互的LLM智能体策略离线评估。

From Observation to Insight: Mechanistic World Models and the Quest for Autonomous Discovery

从观察到洞察：机制世界模型与自主发现探索

Ingmar Posner, Anson Lei, Bernhard Schölkopf

机构 * MPI for Intelligent Systems & ELLIS Institute（马克斯·普朗克智能系统研究所及埃利斯研究所） 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 本文探讨科学发现问题，提出机制世界模型这一新设计范式，将可重复使用机制置于核心，推导其计算能力、设计原则等，指出虽有不同研究方向捕捉该范式要素但缺统一框架，为推动AI走向自主科学发现提供基础和蓝图。

What if? Emulative Simulation with World Models for Situated Reasoning

如果呢？基于世界模型的仿真模拟用于情境推理

Ruiping Liu, Yufan Chen, Yuheng Zhang, Junwei Zheng, Kunyu Peng, Chengzhi Wu, Chenguang Huang, Di Wen, Jiaming Zhang, Kailun Yang, Rainer Stiefelhagen

机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； Hunan University（湖南大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； INSAIT, Sofia University ``St. Kliment Ohridski''（INSAIT，索菲亚大学『圣克莱门特·奥赫里迪斯』） ； RAI Institute（RAI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WanderDream数据集，利用世界模型进行心理探索的仿真模拟，使代理无需主动探索即可回答空间假设问题，实验证明心理探索对情境推理至关重要。

Comments Accepted at ECCV 2026. The data and code are available at: https://github.com/RuipingL/WanderDream

Divide and Conquer: Decoupled Representation Alignment for Multimodal World Models

分而治之：多模态世界模型的解耦表示对齐

Junyuan Xiao, Dingkang Liang, Xin Zhou, Yixuan Ye, Tongtong Su, Guangmo Yi, Bin Xia, Qiang Lyu, Shurui Shi, Jun Huang, Jianlou Si, Wenming Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； CSU（中南大学） ； ZJU（浙江大学） ； CUHK（香港中文大学） ； UCAS（中国科学院大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 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M²-REPA方法，通过解耦扩散模型中间表示中的模态特定特征并与对应的专家基础模型对齐，实现多模态视频生成中多种基础模型先验的充分利用，显著提升视觉质量和长期一致性。

Comments Accepted to ECCV 2026

A Comprehensive Survey on World Models for Embodied AI

具身AI世界模型综述

Xinqing Li, Xin He, Le Zhang, Min Wu, Xiaoli Li, Yun Liu

机构 * College of Computer Science and the Academy for Advanced Interdisciplinary Studies, Nankai University（南开大学计算机科学学院与前沿交叉学科研究院） ； School of Computer Science and Engineering, Tianjin University of Technology（天津理工大学计算机科学与工程学院） ； School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与通信工程学院） ； Institute for Infocomm Research (I2R), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡科技研究局资讯通信研究院） ； Information Systems Technology and Design (ISTD) Pillar, Singapore University of Technology and Design (SUTD)（新加坡科技设计大学信息系统科技与设计系） 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 本文系统综述了具身AI中的世界模型，提出了功能、时间建模和空间表示的三轴分类法，并总结了数据资源、评估指标及开放挑战。

Comments https://github.com/Li-Zn-H/AwesomeWorldModels

Hierarchical Planning with Latent World Models

基于潜在世界模型的分层规划

Wancong Zhang, Basile Terver, Artem Zholus, Soham Chitnis, Harsh Sutaria, Mido Assran, Randall Balestriero, Amir Bar, Adrien Bardes, Yann LeCun, Nicolas Ballas

机构 * FAIR at Meta（Meta旗下的FAIR） ； New York University（纽约大学） ； Mila - Québec AI Institute（魁北克AI研究院） ； Brown University（布朗大学） 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HWM架构，通过多时间尺度潜在世界模型和潜在匹配实现分层模型预测控制，解决长时域任务中单层规划失败和计算爆炸问题。

Next-Latent Prediction Transformers Learn Compact World Models

下一潜在预测变换器学习紧凑世界模型

Jayden Teoh, Manan Tomar, Kwangjun Ahn, Edward S. Hu, Tim Pearce, Pratyusha Sharma, Akshay Krishnamurthy, Riashat Islam, Alex Lamb, John Langford

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Microsoft Research（微软研究院） 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NextLat方法，通过潜在空间中的自监督预测训练变换器学习紧凑世界模型，提升泛化能力和推理效率。

Comments Microsoft Research Preprint

Entity-Centric World Models: Interaction-Aware Masking for Causal Video Prediction

以实体为中心的世界模型：交互感知的掩码用于因果视频预测

Santosh Kumar Paidi

机构 * Genentech, Inc.（基因泰克公司） 纠错

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AI总结 本文提出IA-JEPA，通过运动中心的自监督掩码策略，优先捕捉物理交互，提升因果推理任务的准确性，并在真实世界动作和物理谜题中验证了其泛化能力。

Comments 12 pages, 4 figures

How Well Do Latent World Models Understand Partially Observable Safety Constraints?

潜在世界模型如何理解部分可观测的安全约束？

Matthew Kim, Kensuke Nakamura, Andrea Bajcsy

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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AI总结 研究潜在世界模型在部分可观测安全约束下的故障模式，提出互信息度量和滚动预测度量来诊断估计间隙和预测间隙，并通过多模态监督和共形风险校准缓解问题，提高机器人操作安全性。

Comments 10 tables 5 figures

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

Beyond Static Forecasting: Unleashing the Power of World Models for Mobile Traffic Extrapolation

超越静态预测：利用世界模型进行移动交通外推

Xiaoqian Qi, Haoye Chai, Yue Wang, Yong Li

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MobiWM世界模型，用于移动网络中的移动交通外推，通过融合多模态环境上下文和编码动作，提升空间理解，实验表明其在所有评估场景中均取得最佳分布保真度。

Sekai2: From World Exploration to Interactive World Modeling

Sekai2：从世界探索到交互式世界建模

Kang He, Wenshuo Peng, Zihui Gao, Jiaming Tan, Kaipeng Zhang, Yongtao Ge

机构 * Alaya Lab（Alaya实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Wuhan University（武汉大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 研究人员推出多源真实世界视频数据集Sekai2，其具备丰富观测数据与标注，可用于长时程视频生成、相机可控合成及交互式世界模型预训练。

Comments Sekai2 dataset technical report. Developed at Alaya Lab