世界模型

Beyond Myopic World Models: Long-Horizon End-to-End Training for Direct Future Prediction

超越近视世界模型：面向直接未来预测的长视端到端训练

Xinyi Li, Zaishuo Xia, Chenjie Hao, Yubei Chen

机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） 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 该研究针对世界模型训练中局部与长视目标不匹配的问题，提出DPWM非递归架构，采用端到端长视终点目标训练，显著提升了连续控制等基准的长时预测性能。

Persistent Computational State: A Session-Centric Runtime for Generative World Models

持久计算状态：用于生成式世界模型的以会话为中心的运行时

Zhen Lin

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 研究发现当前视频世界模型用作模拟器失败的归因不完整，定义了持久计算状态（PCS），构建以会话为中心的运行时，通过测量发现PCS，实现低检查点和恢复成本以及新的内存管理方式。

Comments 29 pages, 8 figures, 10 tables

Kinematics-Aware Latent World Models for Data-Efficient Autonomous Driving

具备运动学意识的潜在世界模型用于数据高效的自动驾驶

Jiazhuo Li, Linjiang Cao, Qi Liu, Xi Xiong

机构 * Key Laboratory of Road and Traffic Engineering, Ministry of Education, Tongji University（道路与交通工程重点实验室，教育部，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 本文提出一种具备运动学意识的潜在世界模型框架，通过整合车辆运动学信息提升自动驾驶的样本效率和驾驶性能。

Comments 6 pages, 5 figures. Under review at IEEE ITSC

Accelerating Model-Based Reinforcement Learning with State-Space World Models

Maria Krinner, Elie Aljalbout, Angel Romero, Davide Scaramuzza

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)

Structured World Models from Human Videos

Russell Mendonca, Shikhar Bahl, Deepak Pathak

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)

Comments RSS 2023. Website at https://human-world-model.github.io

ActSWM: Action-Sensitive World Models for Long-Horizon Planning in Open-World Games

ActSWM：面向开放世界游戏长视界规划的动作敏感型世界模型

Zhenfeng Gan, ZiTong Zeng, Jiajun Cheng, Yeke Song, Yongyi Tang, Xueqian Wang

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 针对开放世界游戏长视界规划的上下文崩塌问题，提出动作敏感型世界模型ActSWM，通过约束隐式回滚保留动作依赖差异，提升了任务成功率与动作恢复能力。

Comments 10 pages, 5 figures

Concept-Guided Spatial Regularization for World Models in Atari Pong

《雅达利乒乓球游戏中用于世界模型的概念引导空间正则化》

Yukuan Lu, Zaishuo Xia, Weyl Lu, Yubei Chen

机构 * UC Davis（加州大学戴维斯分校） 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 研究雅达利乒乓球游戏中五个视觉世界模型智能体，发现其存在诸多问题。提出概念引导空间正则化（CGSReg），实验表明该方法在部分模型中改善了闭环展开和像素空间零样本MBRL，但不能解决所有世界模型瓶颈。

Comments Revised manuscript with updated presentation

Is Forward Prediction Enough? Physical State Grounding for JEPA World Models

前向预测足够吗？面向JEPA世界模型的物理状态 grounding

Haodong Yan, Jiaguan Zhu, Mingyuan Jia, Ruiqing Yin, Junjie He, Zhide Zhong, Junfeng Li, Jinxuan Lu, Hengtao Li, Tianran Zhang, Jiayi Chen, Wenxuan Song, Wen Chen, Yuxiang Gao, Haoang Li

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； COCO Matrix 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JEPA世界模型前向预测未明确物理状态可识别性的问题，提出PSG-JEPA模型，通过训练阶段的两个grounding目标提升性能，在三个评估层面均优于现有基线。

Unified Driving Tokens: Representation- and Geometry-Guided Discrete Tokenizer for Driving World Models and Planning

统一驾驶令牌：面向驾驶世界模型和规划的表示与几何引导的离散分词器

Ziyang Yao, Zeyu Zhu, YunCheng Jiang, Zibin Guo, Huijing Zhao

机构 * Peking University（北京大学） ； Xiaomi EV（小米电动车） 纠错

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

AI总结 提出一种表示引导与几何增强的离散分词器，通过联合监督学习紧凑令牌，同时优化重建保真度、表示一致性和规划性能。

Chess-World-Model: A 10M-Game Benchmark for Exact State Tracking from Chess Move Sequences

Chess-World-Model: 一个用于从国际象棋走棋序列精确状态跟踪的1000万对局基准

Benjamin Walker, Terry Lyons

机构 * Mathematical Institute, University of Oxford（牛津大学数学研究所） ； Department of Mathematics, Imperial College London（伦敦帝国理工学院数学系） 纠错

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

AI总结 提出一个基于1000万真实国际象棋对局的大规模状态跟踪基准，通过预测合法走棋序列后的棋盘状态，测试模型学习转换规则的能力，并发现循环模型优于Transformer，且随机均匀分布子集能揭示规模掩盖的失败。

Comments 20 pages, 4 figures

LaWM: Least Action World Models for Long-Horizon Physical Consistency from Visual Observations

LaWM：基于视觉观测的最短作用世界模型用于长时间物理一致性

Qixin Xiao, Maani Ghaffari

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 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 LaWM通过在视觉潜在空间中实现最小作用原理，提升长horizon视觉预测的物理一致性，改进了物理不变性、背景一致性、运动平滑度和外观几何预测指标。

Toward Safe Autonomous Robotic Endovascular Interventions using World Models

迈向安全的自主机器人内血管干预的世模型

Harry Robertshaw, Nikola Fischer, Han-Ru Wu, Andrea Walker Perez, Weiyuan Deng, Benjamin Jackson, Christos Bergeles, Alejandro Granados, Thomas C Booth

机构 * Surgical & Interventional Engineering, School of Biomedical Engineering & Imaging Sciences, King’s College London（外科与介入工程系，生物医学工程与成像科学学院，伦敦国王学院） ； Department of Radiology, National Taiwan University Hospital（放射科，台湾大学医院） ； Department of Neuroradiology, King’s College Hospital（神经放射科，伦敦国王医院） 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 本文提出基于世模型的框架，利用TD-MPC2方法在内血管导航中实现自主机械取栓，通过仿真和体外实验验证其在安全性和泛化性上的优势。

Comments This manuscript is a preprint and has been submitted to the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026

STORM: Search-Guided Generative World Models for Robotic Manipulation

STORM：基于搜索的生成世界模型用于机器人操作

Wenjun Lin, Jensen Zhang, Kaitong Cai, Keze Wang

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） 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 STORM通过结合生成模型与搜索算法，实现了机器人操作中的时空推理，显著提升了任务成功率和环境适应能力。

Comments Under submission

Long-Context State-Space Video World Models

Ryan Po, Yotam Nitzan, Richard Zhang, Berlin Chen, Tri Dao, Eli Shechtman, Gordon Wetzstein, Xun Huang

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

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

Comments Project website: https://ryanpo.com/ssm_wm

Mixture-of-World Models: Scaling Multi-Task Reinforcement Learning with Modular Latent Dynamics

混合世界模型：通过模块化潜在动态扩展多任务强化学习

Boxuan Zhang, Weipu Zhang, Zhaohan Feng, Wei Xiao, Jian Sun, Jie Chen, Gang Wang

机构 * School of Automation, Beijing Institute of Technology（自动化学院，北京理工大学） ； Jiangxing Intelligence Inc.（江行智能有限公司） 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 混合世界模型通过模块化架构和任务聚类策略，在多任务强化学习中实现了高效的参数利用和样本效率，展示了在Atari和Meta-World基准上的卓越性能。

World Models for Anomaly Detection during Model-Based Reinforcement Learning Inference

Fabian Domberg, Georg Schildbach

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)

ARB4WM: An Adversarial Robustness Benchmark for World Models in Continuous Control

ARB4WM：连续控制中世界模型的对抗鲁棒性基准

Junjian Zhang, Hao Tan, Ruonan Li, Dong Zhu, Aiping Li, Zhaoquan Gu

机构 * College of Computer Science, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机学院） ； College of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院） ； Department of New Networks, Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室新型网络部） ； National Key Laboratory of Advanced Communication Networks（先进通信网络全国重点实验室） 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 提出ARB4WM统一基准，从策略、价值和潜在动力学三个层面评估世界模型在视觉扰动下的对抗鲁棒性，发现多目标攻击和时序暴露模式对安全评估至关重要。

Comments 24 pages, 10 figures, 5 tables. Source code available at https://github.com/zaoanguai/ARB4WM

GrndCtrl: Grounding World Models via Self-Supervised Reward Alignment

GrndCtrl: 通过自监督奖励对齐实现世界模型的 grounding

Haoyang He, Jay Patrikar, Dong-Ki Kim, Max Smith, Daniel McGann, Ali-akbar Agha-mohammadi, Shayegan Omidshafiei, Sebastian Scherer

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 GrndCtrl通过自监督奖励对齐提升世界模型的几何 grounding，实现更稳定的空间一致性与导航性能。

Probing the effectiveness of World Models for Spatial Reasoning through Test-time Scaling

通过测试时缩放探查世界模型在空间推理中的有效性

Saurav Jha, M. Jehanzeb Mirza, Wei Lin, Shiqi Yang, Sarath Chandar

机构 * MILA – Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； Polytechnique Montréal（蒙特利尔理工学院） ； MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； Institute for Machine Learning, Johannes Kepler University Linz（林茨约瑟夫·夫兰克大学机器学习研究所） ； Nankai University（南开大学） 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ViSA框架，通过可验证的微断言改进世界模型的空间推理能力，但发现当前模型在复杂任务中仍存在信息瓶颈。

Comments Extended abstract at World Modeling Workshop 2026

Simplifying Latent Dynamics with Softly State-Invariant World Models

Tankred Saanum, Peter Dayan, Eric Schulz

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)

Towards Interactive Video World Modeling: Frontiers, Challenges, Benchmarks, and Future Trends

迈向交互式视频世界建模：前沿、挑战、基准与未来趋势

Jiuming Liu, Chaojun Ni, Mengmeng Liu, Chensheng Peng, Fangjinhua Wang, Sitian Shen, Marc Pollefeys, Masayoshi Tomizuka, Ayush Tewari, Per Ola Kristensson

机构 * Department of Engineering, University of Cambridge, U.K.（剑桥大学工程系） ； Peking University（北京大学） ； University of Twente（埃因霍温理工大学） ； Mechanical Systems Control Laboratory, University of California, Berkeley, USA（加州大学伯克利分校机械系统控制实验室） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Microsoft（微软公司） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本文系统综述了交互式世界建模的研究趋势、技术挑战、评估基准，并提出了未来方向，重点在于动作条件可控性、长程交互与记忆以及实时响应性。

Comments Under review. The GitHub repository is publicly available at: https://github.com/liujiuming123/Awesome-Interactive-World-Model

Flow Equivariant World Models: Memory for Partially Observed Dynamic Environments

流等变世界模型：部分观测动态环境的记忆

Hansen Jin Lillemark, Benhao Huang, Fangneng Zhan, Yilun Du, Thomas Anderson Keller

机构 * Kempner Institute, Harvard University（哈佛大学 Kempner 研究所） ； ML, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学 ML 研究所） ； SEAS, Harvard University（哈佛大学 SEAS 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 提出流等变世界建模框架，利用时间参数化对称性在潜在记忆中实现长时程稳定准确的动力学预测，解决部分观测问题。

Comments Accepted at ICML 2026

Predictive but Not Plannable: RC-aux for Latent World Models

可预测但不可计划：RC-aux用于潜在世界模型

Wenyuan Li, Guang Li, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama

机构 * Hokkaido University（北海道大学） 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RC-aux，通过改进潜在世界模型的时空匹配，提升规划能力，实验表明其在目标导向任务中表现更优。

WorldMAP: Bootstrapping Vision-Language Navigation Trajectory Prediction with Generative World Models

WorldMAP: 通过生成世界模型提升视觉-语言导航轨迹预测

Hongjin Chen, Shangyun Jiang, Tonghua Su, Chen Gao, Xinlei Chen, Yong Li, Zhibo Chen

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Shandong University（山东大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 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 WorldMAP通过生成世界模型与教师-学生框架，将生成的未来场景转化为语义空间结构和规划监督，提升导航轨迹预测的稳定性与准确性，取得最佳性能。

The Role of World Models in Shaping Autonomous Driving: A Comprehensive Survey

世界模型在塑造自动驾驶中的作用：全面综述

Sifan Tu, Xin Zhou, Dingkang Liang, Xingyu Jiang, Yumeng Zhang, Xiaofan Li, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Baidu Inc（百度公司） 纠错

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 本文综述了驾驶世界模型在自动驾驶中的作用，分析了其生态系统、分类方法及性能表现，探讨了当前研究的局限性与未来发展方向。

Comments For continuous updates, please follow the repository: https://github.com/LMD0311/Awesome-World-Model

The brain-AI convergence: Predictive and generative world models for general-purpose computation

脑与人工智能的融合：面向通用计算的预测性和生成性世界模型

Shogo Ohmae, Keiko Ohmae

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 本文探讨脑与AI在世界模型计算中的共同机制，揭示预测性与生成性模型如何实现通用计算及类人智能。

Comments 22 pages, 4 figures. Related to our earlier preprint "The brain versus AI" (arXiv:2411.16075) but a distinct article. The earlier work surveyed broad brain-AI parallels; here we focus on world-model-based computation and convergent evolution between the brain and AI, especially large language models

Adapting Vision-Language Models for Evaluating World Models

为世界模型评估适应视觉-语言模型

Mariya Hendriksen, Tabish Rashid, David Bignell, Raluca Georgescu, Abdelhak Lemkhenter, Katja Hofmann, Sam Devlin, Sarah Parisot

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； 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 本文提出UNIVERSE，一种基于视觉-语言模型的视频世界模型评估器，通过适应不同任务格式和数据约束，实现了细粒度、时间敏感的评估，与任务特定检查点性能相当，并在多种环境中验证了其与人类判断的一致性。

Comments NeurIPS LAW 2025 (Oral)

H2R-Bench: Benchmarking Human-to-Robot Manipulation Video Generation in World Models

H2R-Bench：面向世界模型的人到机器人操作视频生成基准测试

Dingyi Rong, Yue Shi, Chaofan Ma, Jiezhang Cao, Zongrui Wang, Zeyu Zhang, Yao Mu, Guangtao Zhai, Ning 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 该研究推出H2R-Bench基准测试，评估视频世界模型跨实体将人类操作视频转为机器人操作视频的能力，发现现有模型在实体一致性等方面存在局限，为相关模型评估提供诊断框架。

Energy-Structured Latent World Models with Neural Time Fields for Physically Constistent Open-World Motion Planning

用于物理一致性开放世界运动规划的能量结构化潜在世界模型与神经时间场

Yapeng Liu, Yuanzhao Zhai, Bo Ding, Huaimin Wang, Lin Wang

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 针对开放世界运动规划的物理一致性挑战，提出能量结构化潜在世界模型ELWM，结合物理条件神经时间场PC-NTF，显著提升了运动预测精度与导航成功率，降低了碰撞率与残差。

Comments 9 pages, 5 figures

Embodied Multi-Agent Coordination by Aligning World Models Through Dialogue

通过对话对齐世界模型实现具身多智能体协调

Vardhan Dongre, Dilek Hakkani-Tür

机构 * Siebel School of Computing & Data Science（计算机与数据科学学院） 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 研究通过对话机制探索具身智能体的世界模型对齐，发现对话能减少冲突但降低任务成功率，提出评估世界模型对齐的框架。