世界模型

TACO: TActile World Model as a Self-COrrector forScalable VLA Post-Training

TACO：作为可扩展VLA训练后自校正器的触觉世界模型

Shengbang Liu, Yueru Jia, Yuyang Yan, Jiaming Liu, Xinran Zhang, Qiuxuan Feng, Yandong Guo, Shiji Zhou, Boxin Shi, Shanghang Zhang

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院多媒体信息处理技术国家重点实验室） ； AI 2 Robotics（人工智能与机器人研究所） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 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VLA模型在接触丰富任务中的问题，提出TACO框架，通过触觉感知世界模型驱动可扩展VLA训练后校正，结合多种方法提升策略，实验表明其能显著提高成功率。

Repair the Amplifier, Not the Symptom: Stable World-Model Correction for Agent Rollouts

修复放大器，而非症状：面向智能体轨迹的稳定世界模型修正

Xinyuan Song, Zekun Cai

机构 * Emory University（埃默里大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； LocationMind 纠错

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

AI总结 针对长流程规划中的图级错误，提出WM-SAR方法，通过子图放大反向定位因果子图进行修复，在有限token预算下优于传统扫描修复方法。

Comments Under Review

World-Model Collapse as a Phase Transition

世界模型崩溃作为相变

Xinyuan Song, Zekun Cai

机构 * Emory University（埃默里大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； LocationMind 纠错

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

AI总结 研究长时域语言代理隐式世界模型中的相变现象，通过确定性任务族的大规模网格搜索揭示从解决平台到崩溃的相图，并证明世界状态保真度先于动作有效性失效。

Comments Under Review

WorldOlympiad: Can Your World Model Survive a Triathlon?

WorldOlympiad：你的世界模型能经受铁人三项考验吗？

Yuke Zhao, Wangbo Zhao, Weijie Wang, Zeyu Zhang, Dakai An, Akide Liu, Yinghao Yu, Jiasheng Tang, Fan Wang, Wei Wang, Bohan Zhuang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Monash University（莫纳什大学） ； TRE, Alibaba Group（阿里巴巴TRE） 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 提出WorldOlympiad基准，从物理忠实性、几何一致性和交互保真度三个维度诊断视频世界模型，揭示现有模型在物理推理、3D一致性和长程交互方面的显著不足。

Comments Project Page: https://alibaba-damo-academy.github.io/WorldOlympiad/, Code: https://github.com/alibaba-damo-academy/WorldOlympiad

WorldFly: A World-Model-Based Vision-Language-Action Model for UAV Navigation

WorldFly: 基于世界模型的视觉-语言-动作模型用于无人机导航

Shengtao Zheng, Kai Li, Weichen Zhang, Yu Meng, Chen Gao, Xinlei Chen, Yong Li, Xiao-Ping Zhang

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； BNRist, Tsinghua University（清华大学北京研究院） 纠错

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

AI总结 提出WorldFly框架，通过双分支耦合流匹配机制联合生成未来视频预测和导航动作，解决城市峡谷中严重遮挡和视角剧变下的无人机导航问题。

PiL-World: A Chunk-Wise World Model for VLA Policy-in-the-Loop Evaluation

PiL-World: 用于VLA策略环内评估的块式世界模型

Chong Ma, Taiyi Su, Jian Zhu, Jianjun Zhang, Zitai Huang, Yi Xu, Hanli Wang

机构 * Tongji University（同济大学） ； AIRC, Midea Group（美的集团人工智能研究院） 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 提出PiL-World，一种块式世界模型，通过交替VLA推理和世界模型预测实现闭环评估，无需真实机器人执行，显著降低成功率估计误差。

OSCAR: Omni-Embodiment Action-Conditioned World Model for Robotics

OSCAR: 面向机器人的全具身骨架条件世界动作模型

Zhuoyuan Wu, Jun Gao

机构 * Peking University（北京大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 提出OSCAR，一种基于动作条件的视频世界模型，通过大规模数据管道和2D骨架渲染统一表示，实现跨机器人具身的泛化，并用于策略评估。

Comments Project page: https://wuzy2115.github.io/oscar-project-page/

Toward AI That Understands Self and Others: A World-Model Theory of Cognitive Diversity and Alignment

迈向理解自我与他人的AI系统：人类认知多样性与世界模型对齐的多阶段推理框架

Toru Takahashi

机构 * Human Informatics and Systems Lab, Doshisha University（立命馆大学人机系统实验室） ； Linked Open Data Initiative, NPO Keio Research Institute at SFC（庆应义塾大学SFC研究所开放数据计划） ； Stroly Inc（Stroly公司） 纠错

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

AI总结 提出多阶段推理框架（MIM），通过阶段形成空间、前景化场、主体特定轮廓状态和状态表示对齐图，形式化异质世界模型的产生，并将世界模型对齐重新定义为使异质表示相互可处理的问题，而非强制一致。

Comments 87 pages. Revised version with a refined abstract emphasizing disagreement as a late-stage phenomenon, target admissibility, processability, and the methodological abstraction used to compare humans, AI systems, and institutional decision procedures under shared information-theoretic constraints

Why We Need World Models for AGI: Where LLMs Fail and How World Models May Outperform

为什么我们需要世界模型来实现通用人工智能：大语言模型失败之处以及世界模型如何可能超越

Feisal Alaswad, Batoul Aljaddouh, Maher Alrahhal, Poovammal E, Talal Bonny

机构 * Department of Computing Technologies（计算技术系） ； SRM Institute of Science and Technology（SRM科学与技术学院） ； Bio-Sensing and Bio-Sensors Group（生物传感与生物传感器组） ； Smart Automation and Communication Technologies Research Institute of Sciences and Engineering（科学与工程智能自动化与通信技术研究所） ； University of Sharjah, UAE（阿联酋沙迦大学） ； Department of Computer Engineering（计算机工程系） ； College of Computing and Informatics（计算与信息学院） 纠错

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

AI总结 本文通过提出潜在动态推理（LDI）概念和Flux环境案例研究，论证了大语言模型在因果推理、状态跟踪和长程规划上的局限性，并展示基于显式状态空间的强化学习智能体在长程游戏中显著优于纯文本LLM。

Comments 19 pages, 5 figures

HorizonDrive: Self-Corrective Autoregressive World Model for Long-horizon Driving Simulation

HorizonDrive: 用于长时域驾驶仿真的自纠正自回归世界模型

Conglang Zhang, Yifan Zhan, Qingjie Wang, Zhanpeng Ouyang, Yu Li, Zihao Yang, Xiaoyang Guo, Weiqiang Ren, Qian Zhang, Zhen Dong, Yinqiang Zheng, Wei Yin, Zhengqing Chen

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Horizon Robotics ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 针对自回归驾驶仿真中教师模型因自身预测漂移导致监督退化的问题，提出HorizonDrive框架，通过计划性滚转恢复（SRR）训练抗漂移教师模型，并利用教师滚转分布匹配蒸馏（TRD）实现长时域监督下的高效学生模型部署。

Comments Comments: 22 pages, 14 figures. Project page: https://zcliangyue.github.io/HorizonDrive Code: https://github.com/zcliangyue/HorizonDrive

How Mobile World Model Guides GUI Agents?

移动世界模型如何指导GUI代理？

Weikai Xu, Kun Huang, Yunren Feng, Jiaxing Li, Yuhan Chen, Yuxuan Liu, Zhizheng Jiang, Heng Qu, Pengzhi Gao, Wei Liu, Jian Luan, Xiaolin Hu, Bo An

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； MiLM Plus, Xiaomi Inc.（小米公司） ； Independent Researchers（独立研究人员） ； Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学人工智能学院） ； Wuhan University（武汉大学） ； Xiamen University（厦门大学） 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 本文通过训练四种模态（增量文本、完整文本、扩散图像、可渲染代码）的世界模型，并评估其在下游任务中的效用，发现可渲染代码重建在分布内保真度高，文本反馈对在线分布外执行更鲁棒，世界模型生成的轨迹可提供迁移经验但无法替代原始分布，且对低熵过度自信的代理，后验自省收益有限。

Network-Efficient World Model Token Streaming

网络高效的世界模型令牌流

Shatadal Mishra, Ahmadreza Moradipari, Nejib Ammar

机构 * InfoTech Labs, Toyota Motor North America R\&D, Mountain View, CA, USA 纠错

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

AI总结 本文研究了在分布式计算和连接车辆中高效传输离散世界模型状态的方法，提出了一种自适应算法，通过余弦距离优先更新令牌并触发关键帧，从而在带宽受限环境下提升同步效率和下游令牌动态的实用性。

Comments Accepted at IEEE VNC 2026

Sonata: A Hybrid World Model for Inertial Kinematics under Clinical Data Scarcity

Sonata：一种用于临床数据稀缺情况下的六轴躯干IMU表示学习的混合世界模型

Blaise Delaney, Salil Patel, Yuji Xing, Dominic Dootson, Karin Sevegnani, Chrystalina Antoniades

机构 * TimeTrace Labs（TimeTrace实验室） ； NVIDIA ； University of Oxford（牛津大学） 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 Sonata在临床数据稀缺情况下，通过混合世界模型实现了六轴躯干IMU的高效表示学习，具有更强的临床判别能力、前瞻性跌倒风险预测和跨群体迁移能力。

Comments 18 pages, 3 figures

World2VLM: Distilling World Model Imagination into VLMs for Dynamic Spatial Reasoning

World2VLM: 将世界模型的想象能力蒸馏到VLM中以实现动态空间推理

Wanyue Zhang, Wenxiang Wu, Wang Xu, Jiaxin Luo, Helu Zhi, Yibin Huang, Shuo Ren, Zitao Liu, Jiajun Zhang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Wuhan AI Research（武汉人工智能研究院） 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 本文提出World2VLM框架，通过蒸馏生成式世界模型的空间想象能力到VLM中，提升动态空间推理性能，优于基线模型和测试时世界模型耦合方法。

Comments The code is available at https://github.com/WanyueZhang-ai/World2VLM. The dataset is available at https://huggingface.co/datasets/WanyueZhang/World2VLM

DriVerse: Navigation World Model for Driving Simulation via Multimodal Trajectory Prompting and Motion Alignment

DriVerse：通过多模态轨迹提示和运动对齐实现驾驶模拟的导航世界模型

Xiaofan Li, Chenming Wu, Zhao Yang, Zhihao Xu, Dingkang Liang, Yumeng Zhang, Ji Wan, Jun Wang

机构 * Baidu Inc.（百度公司） 纠错

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

AI总结 DriVerse通过多模态轨迹提示和运动对齐技术，实现从单张图像和未来轨迹生成导航驱动的驾驶场景，提升了动态对象的生成精度和时间一致性。

Comments 13 pages, 5 figures

A Frame is Worth One Token: Efficient Generative World Modeling with Delta Tokens

一个标记值得一个标记：高效生成世界建模与Delta标记

Tommie Kerssies, Gabriele Berton, Ju He, Qihang Yu, Wufei Ma, Daan de Geus, Gijs Dubbelman, Liang-Chieh Chen

机构 * Amazon（亚马逊） ； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DeltaTok和DeltaWorld，通过将视频特征差值编码为单个连续标记，实现高效生成世界建模，减少参数和计算量，提升预测多样性。

Comments CVPR 2026. Code and weights: https://deltatok.github.io

WildWorld: A Large-Scale Dataset for Dynamic World Modeling with Actions and Explicit State toward Generative ARPG

WildWorld: 一个大规模动态世界建模数据集，包含动作和显式状态，面向生成式ARPG

Zhen Li, Zian Meng, Shuwei Shi, Wenshuo Peng, Yuwei Wu, Bo Zheng, Chuanhao Li, Kaipeng Zhang

机构 * Alaya Studio, Shanda AI Research Tokyo（Alaya工作室，Shanda AI东京研究院） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shenzhen MSU-BIT University（深圳MSU-BIT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)；video world model(abstract)

AI总结 本文提出WildWorld数据集，通过AAA动作角色扮演游戏Monster Hunter: Wilds自动收集，包含1.08亿帧视频和450多种动作，包含骨骼、世界状态、相机姿态和深度图标注，用于评估动作跟随和状态对齐。

WPT: World-to-Policy Transfer via Online World Model Distillation

WPT: 通过在线世界模型蒸馏实现世界到策略的迁移

Guangfeng Jiang, Yueru Luo, Jun Liu, Yi Huang, Yiyao Zhu, Zhan Qu, Dave Zhenyu Chen, Bingbing Liu, Xu Yan

机构 * University of Science and Technology of China（科学技术大学） ； CUHK-SZ（香港中文大学（深圳）） ； HKUST（香港理工大学） ； Huawei Foundation Model Department（华为基金会模型部） 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 本文提出WPT方法，通过在线世界模型蒸馏实现策略迁移，提升规划性能并保持实时部署能力，实验表明其在开放环和闭合环基准上表现优异。

Comments CVPR2026 Accepted

Bridging Scene Generation and Planning: Driving with World Model via Unifying Vision and Motion Representation

弥合场景生成与规划：通过统一视觉与运动表示进行驾驶世界模型

Xingtai Gui, Meijie Zhang, Tianyi Yan, Wencheng Han, Jiahao Gong, Feiyang Tan, Cheng-zhong Xu, Jianbing Shen

机构 * SKL-IOTSC, CIS, University of Macau（澳门大学SKL-IOTSC、CIS） ； Afari Intelligent Drive（Afari智能驾驶） 纠错

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

AI总结 本文提出WorldDrive框架，通过统一视觉与运动表示弥合场景生成与规划之间的差距，利用轨迹感知驾驶世界模型和未来感知奖励器提升自动驾驶规划性能。

Comments 16 pages, 9 figures. The code is available at https://github.com/TabGuigui/WorldDrive

ResWM: Residual-Action World Model for Visual RL

ResWM：基于视觉强化学习的残差动作世界模型

Jseen Zhang, Gabriel Adineera, Jinzhou Tan, Jinoh Kim

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Texas A&M University-Commerce（德克萨斯A&M大学-科摩斯） 纠错

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

AI总结 ResWM通过将控制变量从绝对动作转换为残差动作，提升了视觉强化学习中世界模型的预测能力和稳定性，实现了更高效的样本利用和更平滑的控制策略。

Comments Submit KDD2026

Expert Evaluation of LLM World Models: A High-$T_c$ Superconductivity Case Study

专家评估LLM世界模型：一个高温超导体案例研究

Haoyu Guo, Maria Tikhanovskaya, Paul Raccuglia, Alexey Vlaskin, Chris Co, Daniel J. Liebling, Scott Ellsworth, Matthew Abraham, Elizabeth Dorfman, N. P. Armitage, Chunhan Feng, Antoine Georges, Olivier Gingras, Dominik Kiese, Steven A. Kivelson, Vadim Oganesyan, B. J. Ramshaw, Subir Sachdev, T. Senthil, J. M. Tranquada, Michael P. Brenner, Subhashini Venugopalan, Eun-Ah Kim

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

AI总结 本文通过专家评估LLM在高温超导领域的问题回答能力，发现基于RAG的系统在全面性和证据支持方面优于封闭模型。

Comments (v1) 9 pages, 4 figures, with 7-page supporting information. Accepted at the ICML 2025 workshop on Assessing World Models and the Explorations in AI Today workshop at ICML'25

Journal ref Proceedings of the National Academy of Sciences 123, e2533676123 (2026)

Next Embedding Prediction Makes World Models Stronger

下一步嵌入预测使世界模型更强大

George Bredis, Nikita Balagansky, Daniil Gavrilov, Ruslan Rakhimov

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

AI总结 NE-Dreamer通过时间转换器预测下一步嵌入，无需解码器即可在复杂环境中提升基于模型的强化学习性能。

MRI Contrast Enhancement Kinetics World Model

MRI对比增强动力学世界模型

Jindi Kong, Yuting He, Cong Xia, Rongjun Ge, Shuo Li

机构 * Case Western Reserve University（凯斯西储大学） ； Jiangsu Cancer Hospital（江苏癌症医院） ； Southeast University（东南大学） 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 本文提出MRI CEKWorld模型，通过时空一致性学习解决MRI对比增强动力学建模中的时间连续性和内容一致性问题。

Comments Accepted by CVPR 2026

stable-worldmodel-v1: Reproducible World Modeling Research and Evaluation

stable-worldmodel-v1: 可复现的世界建模研究与评估

Lucas Maes, Quentin Le Lidec, Dan Haramati, Nassim Massaudi, Damien Scieur, Yann LeCun, Randall Balestriero

机构 * Mila & Université de Montréal（Mila与蒙特利尔大学） ； New York University（纽约大学） ； Brown University（布朗大学） ； Samsung SAIL（三星SAIL） 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 stable-worldmodel-v1 提供了一个模块化、可复现的世界模型研究生态系统，支持标准化环境和持续学习研究，并用于评估DINO-WM的零样本鲁棒性。

FOSP: Fine-tuning Offline Safe Policy through World Models

Chenyang Cao, Yucheng Xin, Silang Wu, Longxiang He, Zichen Yan, Junbo Tan, Xueqian Wang

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

Comments 32 pages, ICLR2025

World Models with Hints of Large Language Models for Goal Achieving

Zeyuan Liu, Ziyu Huan, Xiyao Wang, Jiafei Lyu, Jian Tao, Xiu Li, Furong Huang, Huazhe Xu

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

Procedural Generalization by Planning with Self-Supervised World Models

Ankesh Anand, Jacob Walker, Yazhe Li, Eszter Vértes, Julian Schrittwieser, Sherjil Ozair, Théophane Weber, Jessica B. Hamrick

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

Toward World Modeling of Physiological Signals with Chaos-Theoretic Balancing and Latent Dynamics

向生理信号的世界建模迈进：基于混沌理论的平衡与潜在动态

Yunfei Luo, Xi Chen, Yuliang Chen, Lanshuang Zhang, Md Mofijul Islam, Siwei Zhao, Peter Kotanko, Subhasis Dasgupta, Andrew Campbell, Rakesh Malhotra, Tauhidur Rahman

机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Amazon Web Services（亚马逊网络服务） ； Sanderling Renal Services（Sanderling 肾脏服务） ； Renal Research Institute（肾脏研究研究所） ； Icahn School of Medicine at Mount Sinai（辛克尔医学院（Mount Sinai）） 纠错

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

AI总结 本文提出NormWear-2模型，通过将多变量生理信号与临床干预变量编码到共享潜在空间，结合先验知识推理与非参数潜在状态转移适应，实现多时间尺度的预测。混沌理论平衡动态制度多样性提升了表示鲁棒性，且在不同临床场景下表现优异。

Comments NormWear Collection: https://huggingface.co/collections/mosaic-laboratory/normwear

Mental World Modeling

心理世界建模

Hao Fei, Yiran Zhao

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

AI总结 该研究提出将心理变量作为核心组件的MWM框架，实例化为MENTIS基线，实验证明显式建模心理状态对预测人类决策至关重要，推动世界建模从物理场景模拟转向心智模拟。

Comments project website: https://mental-world.github.io/

ChannelAgent-Empowered Electromagnetic Space World Model: A Case Study on Agent-Driven Channel Generation for 6G AI-Native Air Interface

ChannelAgent-empowered Electromagnetic Space World Model: A Case Study on Agent-Driven Channel Generation for 6G AI-Native Air Interface

Mingyue Li, Li Yu, Yuxiang Zhang, Heng Wang, Jianhua Zhang, Ping Zhang, Guangyi Liu

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

AI总结 本文提出了一种基于ChannelAgent的电磁空间世界模型，用于6G AI原生空气接口中的智能体驱动信道生成，通过多模感知、ChannelAgent智能核心和反馈更新的闭环过程，实现任务感知决策和自主适应。

Comments 6 pages, 7 figures