世界模型

SimuDICE: Offline Policy Optimization Through World Model Updates and DICE Estimation

Catalin E. Brita, Stephan Bongers, Frans A. Oliehoek

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；model-based reinforcement learning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

Comments Published at BNAIC/BeNeLearn 2024

Traj-LeWM: Path-Aware World-Model Planning via Latent Trajectory Cost

Traj-LeWM：通过潜在轨迹代价实现路径感知的世界模型规划

Xiaodi Huang, Ziyi Ding, Jingtian Wan, Yuchen Liu, Yuan Zhang, Xiao-Ping Zhang, Jiayu Chen, Zhang Zhang, Tao Huang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； INFIFORCE ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 本文针对LeWM的局限提出Traj-LeWM，通过引入潜在轨迹代价结合终点距离的联合评分，在多个机器人与导航任务上实现性能提升，验证了轨迹级信息的互补作用。

AuricularWorld: Hierarchical Action-Guided World Modeling for Fine-Grained Auricular Structure Segmentation from CT Scans

AuricularWorld：用于CT扫描中耳部结构细粒度分割的分层动作引导世界建模

Jingwen Yang, Senmao Wang, Luoyao Kang, Runmeng Cui, Keying Zhang, Yunjia Bao, Haifan Gong, Lin Lin, Haiyue Jiang

机构 * Plastic Surgery Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College（中国医学科学院北京协和医学院整形外科医院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 该研究针对CT耳部细粒度分割难题，提出分层动作引导的AuricularWorld世界建模框架，通过迭代解剖学推理提升分割精度，使HD95降低超43%，验证了潜在世界模型推理的有效性。

VegSim: A Geospatial World Model for Scenario-Conditioned Vegetation Simulation

VegSim：一种用于情景条件植被模拟的地理空间世界模型

Irene Iele, Elena Mulero Ayllón, Paolo Soda, Matteo Tortora

机构 * Università Campus Bio-Medico di Roma（罗马生物医学大学） ； Umeå University（于默奥大学） ； University of Genoa（热那亚大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；latent dynamics(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出VegSim，一种地理空间世界模型，通过可控制的未来气象输入，实现情景条件植被模拟，在分布内和分布外数据上均优于基线模型。

VDAWorld: World Modelling via VLM-Directed Abstraction and Simulation

VDAWorld: 通过VLM导向的抽象与模拟进行世界建模

Felix O'Mahony, Roberto Cipolla, Ayush Tewari

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；latent dynamics(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出VDAWorld框架，利用视觉语言模型自主构建场景表示并选择物理模拟器，通过抽象与自适应模拟实现高质量世界建模，在交互控制、反事实生成和物理逻辑推理任务上取得最优结果。

Comments Website: https://felixomahony.github.io/vdaworld/

Critique of World Model

世界模型批判：一种用于世界建模的生成式潜在预测架构

Eric Xing, Mingkai Deng, Jinyu Hou

机构 * Institute of Foundation Models（基础模型研究院） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫莫德 bin Zayed 人工智能大学） ； School of Computer Science Carnegie Mellon University（计算机科学学院卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.CV

AI总结 本文从心理学“假设性思维”出发，提出世界模型的核心目标是模拟真实世界的所有可行动可能性，并设计了一种基于状态化、分层、多级、混合连续/离散表示的生成式潜在预测（GLP）架构。

CompilerDream: Learning a Compiler World Model for General Code Optimization

CompilerDream: 学习编译器世界模型以实现通用代码优化

Chaoyi Deng, Jialong Wu, Ningya Feng, Jianmin Wang, Mingsheng Long

机构 * School of Software, BNRist Tsinghua University Beijing China（软件学院、北师大清华大学北京中国） ； 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)；model-based reinforcement learning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出基于模型的强化学习方法CompilerDream，通过编译器世界模型模拟优化pass属性并训练智能体，实现跨应用场景和语言的通用代码优化，在零样本泛化上超越LLVM内置优化。

Comments KDD 2025 camera-ready version with extended appendix. Code is available at https://github.com/thuml/CompilerDream. This update additionally fixes an issue in Table 6 where the dataset names in three rows were ordered incorrectly

DIAL: Decoupling Intent and Action via Latent World Modeling for End-to-End VLA

DIAL: 通过潜在世界建模解耦意图与动作以实现端到端VLA

Yi Chen, Yuying Ge, Hui Zhou, Mingyu Ding, Yixiao Ge, Xihui Liu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； XPENG Robotics（小鹏机器人） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.CV

AI总结 DIAL通过潜在意图瓶颈解耦意图与动作，利用VLM进行潜在世界建模并结合轻量策略实现端到端VLA，实验表明其在RoboCasa GR1任务中优于现有方法，且在真实世界部署中表现稳健。

Comments Project page: https://xpeng-robotics.github.io/dial

Dreaming the Unseen: World Model-regularized Diffusion Policy for Out-of-Distribution Robustness

梦见未见：用于分布外鲁棒性的世界模型正则化扩散策略

Ziou Hu, Xiangtong Yao, Yuan Meng, Zhenshan Bing, Alois Knoll

机构 * School of Computation, Information and Technology, Technical University of Munich, Garching, Germany（慕尼黑技术大学计算与信息学院） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology（新型软件技术国家重点实验室） ； the School of Science and Technology, Nanjing University (Suzhou Campus), China（南京大学苏州校区科学技术学院） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；latent dynamics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出Dream Diffusion Policy，通过整合世界模型提升扩散策略在分布外扰动下的鲁棒性，实验显示其在MetaWorld和现实场景中表现优异。

Comments Under review

Verification of the Implicit World Model in a Generative Model via Adversarial Sequences

通过对抗序列验证生成模型中的隐式世界模型

András Balogh, Márk Jelasity

机构 * University of Szeged（塞格德大学） ； HUN-REN–SZTE Research Group on AI（人工智能研究组） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；world-model(comments)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究通过对抗序列生成方法验证生成模型中的隐式世界模型有效性，发现多数模型无效，但部分训练技术可显著提升有效性。

Comments Accepted at ICLR 2026. Code, datasets, and models are available at https://github.com/szegedai/world-model-verification

Sora as a World Model? A Complete Survey on Text-to-Video Generation

Sora作为世界模型？文本到视频生成的全面调查

Fachrina Dewi Puspitasari, Chaoning Zhang, Joseph Cho, Adnan Haider, Noor Ul Eman, Omer Amin, Alexis Mankowski, Muhammad Umair, Jingyao Zheng, Sheng Zheng, Lik-Hang Lee, Caiyan Qin, Tae-Ho Kim, Choong Seon Hong, Yang Yang, Heng Tao Shen

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Kyung Hee University（韩国庆熙大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Harbin Institute of Technology Shenzhen（哈尔滨工业大学深圳学院） ； Nota Inc.（Nota公司） ； Tongji University（同济大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 本文全面调查了文本到视频生成技术在世界建模中的应用，指出其在空间、行动和战略智能方面的进展，但仍需解决多样性与一致性之间的权衡问题。

Comments First complete survey on Text-to-Video Generation from World Model perspective, 35 pages

World Model-Based Learning for Long-Term Age of Information Minimization in Vehicular Networks

Lingyi Wang, Rashed Shelim, Walid Saad, Naren Ramakrishnan

机构 * Bradley Department of Electrical and Computer Engineering, Virginia Tech, Alexandria, VA, 22305, USA（布拉德利电气与计算机工程系，弗吉尼亚理工学院，亚历山大，VA，22305，USA） ； Department of Computer Science, Virginia Tech, Alexandria, VA, 22305, USA（计算机科学系，弗吉尼亚理工学院，亚历山大，VA，22305，USA） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；model-based RL(abstract)；分类 cs.AI

GLAM: Global-Local Variation Awareness in Mamba-based World Model

Qian He, Wenqi Liang, Chunhui Hao, Gan Sun, Jiandong Tian

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；model-based reinforcement learning(abstract)；分类 cs.LG

Think2Drive: Efficient Reinforcement Learning by Thinking in Latent World Model for Quasi-Realistic Autonomous Driving (in CARLA-v2)

Qifeng Li, Xiaosong Jia, Shaobo Wang, Junchi Yan

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；model-based RL(abstract)；分类 cs.RO

Comments Accepted by ECCV 2024

Dynamic Update-to-Data Ratio: Minimizing World Model Overfitting

Nicolai Dorka, Tim Welschehold, Wolfram Burgard

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；model-based reinforcement learning(abstract)；分类 cs.LG

Comments ICLR 2023

NeuroWorld: A Latent Brain World Model for Stimulus-Conditioned Human Brain Dynamics

NeuroWorld：用于刺激条件下人脑动力学的潜在脑世界模型

Zijian Dong, Jianxiong Zhou, Kwun Kei Ng, Jan Paolo Macapinlac Balagtas, Zhizhou Li, Zijiao Chen, Juan Helen Zhou

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

AI总结 研究针对现有脑编码模型的时间约束缺陷，提出首个脑世界模型NeuroWorld，通过两阶段方法在三个fMRI基准上实现了更优的脑活动多步预测性能，为脑活动因果预测提供了新框架。

Comments 10 pages, 9 figures

Masked Visual Actions for Unified World Modeling

用于统一世界建模的掩码视觉动作

Hadi Alzayer, Wenlong Huang, Haonan Chen, Christopher Luey, Lvmin Zhang, Maneesh Agrawala, Gordon Wetzstein, Li Fei-Fei, Yilun Du, Jiajun Wu, Jia-Bin Huang

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.RO；dynamics model(abstract)

AI总结 研究如何将动作传达给视频模型用于机器人世界建模，提出掩码视觉动作这一像素空间控制接口，经微调后单个检查点在多场景和实施例中表现出色，在下游操作中能辅助策略评估、改进决策和支持逆建模。

Comments Project webpage: https://masked-visual-actions.github.io

Metasurface embodied intelligence through electromagnetic world model

通过电磁世界模型实现超表面的具身智能

Che Liu, Zhenhao Fu, Qian Ma, Jiajing Wu, Wen Ming Yu, Lianlin Li, Tie Jun Cui

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

AI总结 提出超表面具身智能通过世界模型（metaEI-WM）范式，集成语义环境建模与电动力学先验，理解电磁动力学，优化编码配置塑造电磁环境，实现复杂场景中多种无线任务自动化。

Comments 85 pages, 15 figures

DynaVieW: Schema-Guided World Modeling for Understanding Hierarchical Visual Dynamics

DynaVieW：用于理解分层视觉动态的模式引导世界建模

Silin Gao, Hao Zhao, Zeming Chen, Sepideh Mamooler, Antara Raaghavi Bhattacharya, Qiyu Wu, Hiromi Wakaki, Yuki Mitsufuji, Li Mi, Syrielle Montariol, Antoine Bosselut

机构 * EPFL, Switzerland（瑞士联邦理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； Sony Group Corporation（索尼集团） ； ETH Zurich, Switzerland（瑞士苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.CV

AI总结 针对多模态语言模型难以系统建模视频视觉场景时间演变的问题，提出DynaVieW模型，通过学习交错状态转换序列理解视觉动态，在多架构下联合建模，提升下游视觉叙事创作等任务表现。

Comments ICML 2026

Latent Clarity: Bridging World-Model Kinematics to Semantic Manifolds for Video Anomaly Anticipation

潜在清晰度：将世界模型运动学与语义流形连接以进行视频异常预测

Abu Anas Ibn Samad

专题命中 通用世界模型 ：world-model(title,abstract)；world-model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.CV

AI总结 研究视频异常预测问题，提出PULS管道，含KSD Bridge和ASP模块。KSD Bridge映射张量，ASP锐化潜在特征，验证潜在清晰度假设， Triple-Track协议有预测优势，且能零样本转移到分布外数据。

Comments 14 pages, 3 figures, 5 tables

WOMBET: World Model-Based Experience Transfer for Robust and Sample-efficient Reinforcement Learning

WOMBET：基于世界模型的经验迁移实现鲁棒且样本高效的强化学习

Mintae Kim, Koushil Sreenath

机构 * Hybrid Robotics, UC Berkeley（混合机器人技术，伯克利大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.RO

AI总结 提出WOMBET框架，通过源任务中学习世界模型并生成不确定性惩罚的离线数据，再结合自适应采样进行在线微调，实现鲁棒且样本高效的强化学习迁移。

Comments 13 pages, 6 figures, 8th Annual Learning for Dynamics & Control Conference (L4DC)

PhyWorld: Physics-Faithful World Model for Video Generation

PhyWorld: 用于视频生成的物理忠实世界模型

Pu Zhao, Juyi Lin, Timothy Rupprecht, Arash Akbari, Chence Yang, Rahul Chowdhury, Elaheh Motamedi, Arman Akbari, Yumei He, Chen Wang, Geng Yuan, Weiwei Chen, Yanzhi Wang

机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； Tulane University（路易斯安那大学） ； EmbodyX 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.CV

AI总结 本文提出PhyWorld，一种通过两阶段训练提升视频生成模型的物理忠实性，以改进世界模拟器的性能，从而更有效地支持物理AI系统。

Grounding Clinical AI Competency in Human Cognition Through the Clinical World Model and Skill-Mix Framework

通过临床世界模型和技能混合框架在人类认知中奠定临床AI能力

Seyed Amir Ahmad Safavi-Naini, Elahe Meftah, Josh Mohess, Pooya Mohammadi Kazaj, Georgios Siontis, Zahra Atf, Peter R. Lewis, Mauricio Reyes, Girish Nadkarni, Roland Wiest, Stephan Windecker, Christoph Grani, Ali Soroush, Isaac Shiri

机构 * Department of Cardiology, Inselspital, Bern University Hospital, University of Bern（伯尔尼大学医院心脏病学系，伯尔尼大学） ； Department of Digital Medicine, Bern University Hospital, University of Bern（伯尔尼大学医院数字医学系，伯尔尼大学） ； Division of Data-Driven and Digital Medicine (D3M), Icahn School of Medicine at Mount Sinai（西奈山伊坎医学院数据驱动与数字医学部） ； Clinical Research Development Center, Amir Oncology Teaching Hospital, Shiraz University of Medical Sciences（设拉子医科大学阿米尔肿瘤教学医院临床研究发展中心） ； Graduate School for Cellular and Biomedical Sciences, University of Bern（伯尔尼大学细胞与生物医学研究生院） ； Faculty of Business and Information Technology, Ontario Tech University（安大略理工大学商业与信息技术学院） ； Department of Radiation Oncology, Inselspital, Bern University Hospital and University of Bern（伯尔尼大学医院放射肿瘤学系，伯尔尼大学） ； ARTORG Center for Biomedical Engineering Research, University of Bern（伯尔尼大学ARTORG生物医学工程研究中心） ； The Charles Bronfman Institute of Personalised Medicine, Icahn School of Medicine at Mount Sinai（西奈山伊坎医学院查尔斯·布朗夫曼个性化医学研究所） ； University Institute of Diagnostic and Interventional Neuroradiology, Inselspital, Bern University Hospital, University of Bern（伯尔尼大学医院诊断与介入神经放射学大学研究所，伯尔尼大学） ； Translational Imaging Center (TIC), Swiss Institute for Translational and Entrepreneurial Medicine（瑞士转化与创业医学研究所转化影像中心） ； Henry D. Janowitz Division of Gastroenterology, Icahn School of Medicine at Mount Sinai（西奈山伊坎医学院亨利·D·雅诺维茨消化内科） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；world-model(comments)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出临床世界模型和技能混合框架，通过八维定义临床能力空间，为AI在医疗场景中的能力评估和验证提供结构化方法。

Comments Code, data (Clinical AI Skill-Mix dimension specifications), and an exploratory dashboard are available at https://github.com/Sdamirsa/Clinical-World-Model

Self-Supervised Multi-Modal World Model with 4D Space-Time Embedding

具有4D空间-时间嵌入的自监督多模态世界模型

Lance Legel, Qin Huang, Brandon Voelker, Daniel Neamati, Patrick Alan Johnson, Favyen Bastani, Jeff Rose, James Ryan Hennessy, Robert Guralnick, Douglas Soltis, Pamela Soltis, Shaowen Wang

机构 * Ecological Intelligence Lab（生态智能实验室） ； School of Complex Adaptive Systems（复杂适应系统学院） ； University of Houston（休斯顿大学） ； Geosensing Systems Engineering & Sciences Lab（传感系统工程与科学实验室） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Allen Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究院） ； Spatial Intelligence Lab（空间智能实验室） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Florida Museum of Natural History（佛罗里达自然历史博物馆） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； NSF Institute for Geospatial Understanding（国家科学基金会地理理解研究所） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 DeepEarth通过4D空间-时间嵌入实现自监督多模态世界模型，在生态预测中取得最佳性能。

Comments 8 pages, 5 figures, 1 table. Presented at 2026 World Modeling Workshop, Mila Quebec

Chain of World: World Model Thinking in Latent Motion

链式世界：潜在运动中的世界模型思维

Fuxiang Yang, Donglin Di, Lulu Tang, Xuancheng Zhang, Lei Fan, Hao Li, Chen Wei, Tonghua Su, Baorui Ma

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Li Auto ； Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI)（北京人工智能研究院） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Chongqing Research Institute of HIT（哈尔滨工业大学重庆研究院） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 CoWVLA通过统一世界模型的时间推理与解耦的潜在运动表示，提升视觉-运动学习效率。

Comments Accepted by CVPR2026. Project page: https://fx-hit.github.io/cowvla-io/

Risk-Aware World Model Predictive Control for Generalizable End-to-End Autonomous Driving

面向风险的 world model 预测控制用于通用的端到端自动驾驶

Jiangxin Sun, Feng Xue, Teng Long, Chang Liu, Jian-Fang Hu, Wei-Shi Zheng, Nicu Sebe

机构 * University of Trento（特伦托大学） ； 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 model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CV、cs.RO

AI总结 本文提出风险感知世界模型预测控制（RaWMPC）框架，通过鲁棒控制提升端到端自动驾驶在罕见场景下的决策可靠性与安全性。

Self-Improving World Modelling with Latent Actions

具有潜在动作的自我改进世界建模

Yifu Qiu, Zheng Zhao, Waylon Li, Yftah Ziser, Anna Korhonen, Shay B. Cohen, Edoardo M. Ponti

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Nvidia Research（Nvidia研究） ； University of Groningen（格罗宁根大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG；dynamics model(abstract)

AI总结 SWIRL通过将动作视为潜在变量，结合前向世界建模和逆动态建模，实现了对LLM和VLM的自我改进世界建模，在多个基准测试中取得了显著提升。

Visual Foresight for Robotic Stow: A Diffusion-Based World Model from Sparse Snapshots

机器人存取的视觉预见：一种基于稀疏快照的扩散世界模型

Lijun Zhang, Nikhil Chacko, Petter Nilsson, Ruinian Xu, Shantanu Thakar, Bai Lou, Harpreet Sawhney, Zhebin Zhang, Mudit Agrawal, Bhavana Chandrashekhar, Aaron Parness

机构 * Amazon, Seattle, US（亚马逊（美国西雅图）） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CV、cs.RO

AI总结 FOREST通过基于稀疏快照的扩散模型，提升仓库存取操作的预测精度，为仓储规划提供有效预见信号。

Comments 20 pages, 16 figures

WorldLLM: Improving LLMs' world modeling using curiosity-driven theory-making

WorldLLM: 通过好奇心驱动的理论构建改进LLM的世界建模

Guillaume Levy, Cedric Colas, Pierre-Yves Oudeyer, Thomas Carta, Clement Romac

机构 * Inria（法国国家信息与自动化技术研究院） ； Univ. of Bordeaux（波尔多大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Hugging Face 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG；predictive model(abstract)

AI总结 WorldLLM通过结合贝叶斯推断和好奇心驱动的强化学习，改进LLM在结构化环境中的世界建模能力，提升预测精度并生成可解释的环境理论。

Comments This project's code can be found at https://github.com/flowersteam/WorldLLM. This project was presented at RLDM 2025 (https://rldm.org/)

Bootstrap Off-policy with World Model

通过世界模型进行Bootstrap离策略学习

Guojian Zhan, Likun Wang, Xiangteng Zhang, Jiaxin Gao, Masayoshi Tomizuka, Shengbo Eben Li

机构 * College of AI & School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（人工智能学院与车辆与移动系统学院，清华大学） ； Berkeley AI Research (BAIR), UC Berkeley（伯克利人工智能研究（BAIR），加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.RO

AI总结 BOOM通过整合规划与离策略学习，利用世界模型和无参数动作分布提升策略性能，在高维控制任务中实现训练稳定性和最终性能的突破。

Comments NeurIPS 2025