世界模型

Policy4OOD: A Knowledge-Guided World Model for Policy Intervention Simulation against the Opioid Overdose Crisis

Policy4OOD：一种知识引导的世界模型，用于针对阿片类药物过量危机的政策干预模拟

Yijun Ma, Zehong Wang, Weixiang Sun, Zheyuan Zhang, Kaiwen Shi, Nitesh Chawla, Yanfang Ye

机构 * University of Notre Dame, South Bend, USA（南达科他大学） 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

AI总结 提出Policy4OOD，一种知识引导的时空世界模型，通过联合编码政策知识图谱、空间依赖和时间序列，实现政策干预的预测、反事实推理和优化，并在2019-2024年美国州级数据上验证了其有效性。

From Discrete Plans to Real-World Execution: A World-Model-Driven Framework for Execution-Aware Multi-Agent Path Finding

从离散规划到真实世界执行：一种面向执行感知的多智能体路径规划的世界模型驱动框架

Jingtian Yan, Shuai Zhou, He Jiang, Stephen F. Smith, Jiaoyang Li

机构 * IEEE Publication Technology Group（IEEE出版技术组） 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 提出ExecTimeNet世界模型预测离散MAPF方案在物理机器人上的执行状态，并基于此构建REMAP框架和ESADG优化方法，在仿真和实物实验中分别减少高达21%和15.3%的执行延迟。

Curiosity-Critic: Cumulative Prediction Error Improvement as a Tractable Intrinsic Reward for World Model Training

Curiosity-Critic：累积预测误差改进作为世界模型训练的可处理内在奖励

Vin Bhaskara, Haicheng Wang

机构 * Department of Computer Science, University of Toronto, Toronto, Canada（多伦多大学计算机科学系） 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

AI总结 提出Curiosity-Critic方法，通过可处理的每步替代项（当前预测误差与渐近误差基线的差值）作为内在奖励，利用共训练的评论家在线估计误差基线，有效分离可约与不可约预测误差，在随机网格世界实验中优于现有方法。

Comments Accepted to ICML 2026 Workshop on Epistemic Intelligence in Machine Learning (EIML@ICML 2026). Code: https://github.com/vinbhaskara/Curiosity-Critic

Latent Action Pretraining Through World Modeling

通过世界建模的潜在动作预训练

Bahey Tharwat, Yara Nasser, Ali Abouzeid, Ian Reid

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（Mohamed bin Zayed人工智能大学） ； Alexandria University（亚历山大大学） 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

AI总结 提出LAWM框架，通过世界建模从无标签视频中学习潜在动作表征，实现跨任务、环境和本体的迁移学习，在LIBERO基准和真实场景中优于使用真实动作预训练的方法。

Can Image Models Imagine Time? ImageTime: A Novel Benchmark for Probing Visual World Modeling Through Spatiotemporal Consistency

图像模型能想象时间吗？ImageTime：通过时空一致性探究视觉世界建模的新基准

Xinrui Wu, Lichen Huang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 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 提出ImageTime基准，通过四关键帧协议（初始状态、动作开始、过渡状态、最终状态）评估图像生成模型在时空一致性上的表现，揭示模型在维持连贯视觉世界状态方面的能力与不足。

World-Language-Action Model for Unified World Modeling, Language Reasoning, and Action Synthesis

世界-语言-动作模型：统一世界建模、语言推理与动作合成

Yi Yang, Zhihong Liu, Siqi Kou, Yiyang Chen, Yanzhe Hu, Jianbo Zhou, Boyuan Zhao, Zhijie Wei, Xiao Xia, Xueqi Li, Pengfei Liu, Zhijie Deng

机构 * SJTU（上海交通大学） ； SII（上海研究院） ； HUST（华中科技大学） ； SCUT（华南理工大学） ； ECUST（东华大学） ； SHU（上海大学） ； NJUPT（南京工业大学） 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.RO

AI总结 提出世界-语言-动作（WLA）模型，通过自回归Transformer联合预测文本子任务、子目标图像和机器人动作，融合世界建模与语言推理能力，实现多任务和长时域任务的最优性能。

Comments 19 pages, 10 figures

ShareVerse: Multi-Agent Consistent Video Generation for Shared World Modeling

ShareVerse：面向共享世界建模的多智能体一致视频生成

Jiayi Zhu, Jianing Zhang, Yiying Yang, Wei Cheng, Xiaoyun Yuan

机构 * Shanghai Jiao Tong University China（上海交通大学中国） ； Fudan University China（复旦大学中国） ； StepFun China（StepFun中国） 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 提出ShareVerse框架，通过构建多智能体交互数据集、空间拼接策略和跨智能体注意力机制，实现多智能体共享世界的一致视频生成。

A Close Look At World Model Recovery In Supervised Fine-Tuned LLM Planners

监督微调的大语言模型规划器中世界模型恢复的深入探究

Patrick Emami, Nan Qiang, Peter Graf

机构 * National Laboratory of the Rockies（落基山国家实验室） 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

AI总结 通过可解释性实验，研究监督微调如何影响大语言模型在经典规划任务中恢复世界模型的能力，发现微调使模型线性编码动作有效性和状态谓词，且更广泛的状态空间覆盖有助于更准确的世界模型恢复。

Comments 17 pages. Under review at TMLR

Policy and World Modeling Co-Training for Language Agents

语言智能体的策略与世界模型协同训练

Ning Lu, Baijiong Lin, Shengcai Liu, Jiahao Wu, Haoze Lv, Yanbin Wei, Lingting Zhu, Shengju Qian, Xin Wang, Ying-Cong Chen, Qi Wang, Ke Tang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学大学（广州）） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； LIGHTSPEED 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

AI总结 提出PaW框架，通过在强化学习过程中添加辅助世界模型监督，无需改变推理范式，提升语言智能体在多个任务上的性能。

Comments 9 pages, 6 figures

A World Model of Radiologist Reading for Medical Image Representation Learning

放射科医生阅读的世界模型用于医学图像表示学习

Yiwei Li, Zihao Wu, Huaqin Zhao, Yifan Zhou, Chao Cao, Dajiang Zhu, Tianming Liu, Lin Zhao

机构 * University of Georgia（佐治亚大学） ； University of Texas at Arlington（德克萨斯大学阿灵顿分校） ； New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） 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.CV

AI总结 提出GazeWorld，一种将图像视为世界、放射科医生注视序列视为轨迹的医学成像世界模型，通过自回归预测注视补丁表示和空间补全未访问区域，在多个基准上实现最先进的诊断准确率和零样本性能。

Why Conclusions Diverge from the Same Observations: Formalizing World-Model Non-Identifiability via an Inference

结论为何从相同观察中分歧：通过推理正式化世界模型非识别性

Toru Takahashi

机构 * Human Informatics and Systems Laboratory, Doshisha University, Kyoto, Japan（大阪大学人文学与系统实验室，京都，日本） ； Linked Open Data Initiative, NPO, Tokyo, Japan（开放数据倡议，东京，日本） ； Keio Research Institute at SFC, Fujisawa, Japan（庆应义塾大学SFC研究所， Fujisawa，日本） ； Stroly Inc., Kyoto, Japan（Stroly公司，京都，日本） 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 本文探讨了在相同观察下推理结论分歧的本质，提出非识别性是推理学习的固有属性，而非对方认知缺陷。通过θ-级和W-级非识别性分析，揭示了推理框架对数据暴露和模型学习的影响，并关联深度表示学习与监管辩论案例。

Comments 12 pages, 2 figures, 1 table. Extended English version of a paper accepted for presentation at JSAI 2026

DreamPolicy: A Unified World-model Policy for Scalable Humanoid Locomotion

DreamPolicy: 一种统一的世界模型策略用于可扩展的人形机器人运动

Yahao Fan, Tianxiang Gui, Kaiyang Ji, Shutong Ding, Chixuan Zhang, Yifeng Xu, Ke Yang, Jiayuan Gu, Jingyi Yu, Jingya Wang, Ye Shi

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； InstAdapt 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 DreamPolicy通过整合离线数据与扩散式世界模型，实现单一策略掌握已知和未知地形。其地形感知世界模型能生成物理合理的未来轨迹，作为动态目标指导策略，避免手动奖励工程。实验表明，DreamPolicy在未知和复合地形上性能优于基线38%。

Joint Learning of Hierarchical Neural Options and Abstract World Model

层级神经选项与抽象世界模型的联合学习

Wasu Top Piriyakulkij, Wolfgang Lehrach, Kevin Ellis, Kevin Murphy

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Google Deepmind（谷歌DeepMind） 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

AI总结 本文提出AgentOWL方法，通过高效样本学习抽象世界模型和层级神经选项，使智能体在Object-Centric Ataris游戏中以更少数据学习更多技能。

Three-in-One World Model: Energy-Based Consistency, Prediction, and Counterfactual Inference for Marketing Intervention

三位一体世界模型：用于营销干预的能量一致性、预测和反事实推断

Junichiro Niimi

机构 * Meijo University（名古屋大学） 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 本文提出三位一体世界模型，利用深度玻尔兹曼机学习消费者特征，通过轻量任务适配器实现一致性评估、预测和反事实推断，展示其在营销干预中的优势。

RISE: Self-Improving Robot Policy with Compositional World Model

RISE：具有组合世界模型的自改进机器人策略

Jiazhi Yang, Kunyang Lin, Jinwei Li, Wencong Zhang, Tianwei Lin, Longyan Wu, Zhizhong Su, Hao Zhao, Ya-Qin Zhang, Li Chen, Ping Luo, Xiangyu Yue, Hongyang Li

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Kinetix AI ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Horizon Robotics ； 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)；分类 cs.RO；dynamics model(abstract)

AI总结 本文提出RISE框架，通过组合世界模型提升机器人策略鲁棒性，在动态砖块排序、背包打包和箱盖闭合任务中分别取得+35%、+45%和+35%的性能提升。

Comments RSS 2026. Project page: https://opendrivelab.com/RISE/

Emotion-Conditioned Short-Horizon Human Pose Forecasting with a Lightweight Predictive World Model

基于轻量预测世界模型的情感条件短周期人体姿态预测

Jingni Huang, Peter Bloodsworth

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 本文研究了情感嵌入对短周期姿态预测的辅助作用，提出轻量级自回归预测世界模型，结合姿态关键点与情感嵌入，提升情感驱动动作序列的预测性能。

UniT: Toward a Unified Physical Language for Human-to-Humanoid Policy Learning and World Modeling

UniT：迈向人类到人形机器人政策学习和世界建模的统一物理语言

Boyu Chen, Yi Chen, Lu Qiu, Jerry Bai, Yuying Ge, Yixiao Ge

机构 * XPENG Robotics（小鹏机器人） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 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.RO

AI总结 UniT通过三分支交叉重建机制建立统一物理语言，实现人类到人形机器人的跨身体迁移，提升政策学习和世界建模的效率与鲁棒性。

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

The Global Neural World Model: Spatially Grounded Discrete Topologies for Action-Conditioned Planning

全局神经世界模型：用于动作条件规划的空间接地离散拓扑

Noureddine Kermiche

机构 * Western Digital Corporation（西部数据公司） 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

AI总结 本文提出全局神经世界模型，通过平衡的连续熵约束实现拓扑量化，采用连续动作条件联合嵌入预测架构，将环境映射到离散2D网格，防止流形漂移，通过最大熵探索学习通用过渡动态。

Comments 12 pages, 8 figures

DexWorldModel: Causal Latent World Modeling towards Automated Learning of Embodied Tasks

DexWorldModel：基于因果潜在世界的建模以实现具身任务的自动化学习

Yueci Deng, Guiliang Liu, Kui Jia

机构 * DexForce AI 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 本文提出CLWM模型，通过分离交互语义与视觉噪声提升领域泛化能力，采用双状态测试时训练机制和推测异步推理方法，实现高效长周期任务处理，并通过EmbodiChain框架提升策略鲁棒性，实验表明其在复杂双臂仿真和物理机器人零样本迁移中表现优异。

Latent Chain-of-Thought World Modeling for End-to-End Driving

潜在链式思维世界建模用于端到端驾驶

Shuhan Tan, Kashyap Chitta, Yuxiao Chen, Ran Tian, Yurong You, Yan Wang, Wenjie Luo, Yulong Cao, Philipp Krahenbuhl, Marco Pavone, Boris Ivanovic

机构 * UT Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校） ； 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 model(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.RO

AI总结 本文提出Latent-CoT-Drive模型，通过潜在语言整合链式思维推理与决策，提升驾驶性能与安全性，实现更快推理和更优轨迹质量。

Comments Accepted to CVPR 2026

OOWM: Structuring Embodied Reasoning and Planning via Object-Oriented Programmatic World Modeling

OOWM: 通过面向对象的程序化世界建模结构化具身推理与规划

Hongyu Chen, Liang Lin, Guangrun Wang

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Guangdong Key Laboratory of Big Data Analysis and Processing（广东省大数据分析与处理重点实验室） ； X-Era AI Lab（X-Era AI实验室） 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

AI总结 OOWM通过软件工程形式化方法构建具身推理框架，利用UML类图和活动图实现环境状态与控制策略的显式建模，结合监督微调与分组相对策略优化提升规划效果。

CtrlAttack: A Unified Attack on World-Model Control in Diffusion Models

CtrlAttack：一种针对扩散模型世界模型控制的统一攻击

Shuhan Xu, Siyuan Liang, Hongling Zheng, Yong Luo, Han Hu, Lefei Zhang, Dacheng Tao

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； 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-model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 本文提出CtrlAttack攻击方法，针对扩散模型中的时间动态建模漏洞，通过低维速度场干扰状态转移，提升攻击成功率并揭示模型在状态动态层面的安全风险。

The Boiling Frog Threshold: Criticality and Blindness in World Model-Based Anomaly Detection Under Gradual Drift

青蛙沸腾阈值：世界模型基于异常检测中的临界性与盲目性

Zhe Hong

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 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

AI总结 研究揭示了世界模型在异常检测中的临界阈值，发现检测阈值受噪声底座、检测器和环境动态的三重交互影响，且正弦漂移无法被检测到。

Comments 10 pages, 5 figures, preprint

Ego-Vision World Model for Humanoid Contact Planning

人形机器人接触规划的视角世界模型

Hang Liu, Yuman Gao, Sangli Teng, Yufeng Chi, Yakun Sophia Shao, Zhongyu Li, Maani Ghaffari, Koushil Sreenath

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校） ； 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)；分类 cs.AI、cs.RO

AI总结 本文提出了一种结合学习世界模型与MPC的框架，用于提升人形机器人在复杂环境中的接触规划能力，实现更高效和稳健的多任务执行。

VCWorld: A Biological World Model for Virtual Cell Simulation

VCWorld：一种用于虚拟细胞模拟的生物世界模型

Zhijian Wei, Runze Ma, Zichen Wang, Zhongmin Li, Shuotong Song, Shuangjia Zheng

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

AI总结 VCWorld通过整合生物学知识与大语言模型的推理能力，构建了可解释的虚拟细胞模拟模型，实现了对细胞扰动的高效预测和机理阐释。

Comments Accepted at ICLR 2026

Puzzle it Out: Local-to-Global World Model for Offline Multi-Agent Reinforcement Learning

解开谜题：用于离线多智能体强化学习的局部到全局世界模型

Sijia Li, Xinran Li, Shibo Chen, Jun Zhang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） 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

AI总结 提出局部到全局世界模型，通过局部预测提升全局状态动态推断，结合不确定性采样机制提升离线多智能体强化学习的泛化能力。

World Guidance: World Modeling in Condition Space for Action Generation

世界引导：在条件空间中进行世界建模以生成动作

Yue Su, Sijin Chen, Haixin Shi, Mingyu Liu, Zhengshen Zhang, Ningyuan Huang, Weiheng Zhong, Zhengbang Zhu, Yuxiao Liu, Xihui Liu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） 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

AI总结 WoG通过在条件空间中建模未来观测，提升视觉-语言-动作模型的动作生成能力与泛化性能。

Comments Project Page: https://selen-suyue.github.io/WoGNet/

VLM-DEWM: Dynamic External World Model for Verifiable and Resilient Vision-Language Planning in Manufacturing

VLM-DEWM：动态外部世界模型用于制造中的可验证和抗毁视觉语言规划

Guoqin Tang, Qingxuan Jia, Gang Chen, Tong Li, Zeyuan Huang, Zihang Lv, Ning Ji

机构 * School of Intelligent Engineering and Automation（智能工程与自动化学院） 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.RO

AI总结 VLM-DEWM通过动态外部世界模型提升制造中视觉语言规划的可验证性和抗毁性，显著提高状态跟踪精度和恢复成功率。

Code2World: A GUI World Model via Renderable Code Generation

Code2World: 通过可渲染代码生成实现一个GUI世界模型

Yuhao Zheng, Li'an Zhong, Yi Wang, Rui Dai, Kaikui Liu, Xiangxiang Chu, Linyuan Lv, Philip Torr, Kevin Qinghong Lin

机构 * University of Science（科学大学） ； AMAP, Alibaba Group（AMAP，阿里巴巴集团） ； University of Oxford（牛津大学） ； 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

AI总结 Code2World通过可渲染代码生成实现高保真UI预测，提升Android导航性能

Comments github: https://github.com/AMAP-ML/Code2World project page: https://amap-ml.github.io/Code2World/

Safe Urban Traffic Control via Uncertainty-Aware Conformal Prediction and World-Model Reinforcement Learning

通过不确定性感知的置信区间预测和世界模型强化学习实现安全的城市交通控制

Joydeep Chandra, Satyam Kumar Navneet, Aleksandr Algazinov, Yong Zhang

机构 * Dept. of CST, BNRIST, Tsinghua University, Beijing, China（计算机科学与技术系，北京理工大学，北京，中国） ； Dept. of CST, Tsinghua University, Beijing, China（计算机科学与技术系，清华大学，北京，中国） ； Independent Researcher, Bihar, India（独立研究者，印度比哈尔） 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

AI总结 STREAM-RL通过不确定性感知的置信区间预测和世界模型强化学习，实现安全的城市交通控制，提升安全性和效率。