世界模型

Sparse Representation Learning with Modified q-VAE towards Minimal Realization of World Model

Taisuke Kobayashi, Ryoma Watanuki

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

Comments 28 pages, 17 figures

Journal ref Advanced Robotics, 2023

Unifying (Machine) Vision via Counterfactual World Modeling

Daniel M. Bear, Kevin Feigelis, Honglin Chen, Wanhee Lee, Rahul Venkatesh, Klemen Kotar, Alex Durango, Daniel L. K. Yamins

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

Value Memory Graph: A Graph-Structured World Model for Offline Reinforcement Learning

Deyao Zhu, Li Erran Li, Mohamed Elhoseiny

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

A General World Model with Poiesis: Poppers Three Worlds updated with Software

Walter Hehl

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

Comments 9 pages. 1 Figure of a world model with physics, software and Geist, Book published 2016 (in German) by Springer, Heidelberg, with the general fundamentals of Software for philosophy

World-Model-Grounded LLM Planning for AUV and ASV Navigation Near Offshore Wind Farms

面向近海风电场区域自主水下航行器（AUV）与自主水面航行器（ASV）导航的世界模型赋能大语言模型规划

Markus Buchholz, Ignacio Carlucho, Yvan R. Petillot

机构 * Norwegian Defence Research Establishment (FFI)（挪威国防研究机构（FFI）） ； School of Engineering & Physical Sciences, Heriot-Watt University（赫瑞瓦特大学工程与物理科学学院） 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 本研究提出世界模型赋能大语言模型规划方法，结合MPC闭环重规划器等组件，在近海风电场区域的AUV和ASV导航任务中，大幅降低目标距离误差，验证了其有效性。

Comments This work has been accepted to the IEEE IROS 2026 AQ2UASIM workshop

Learn for Variation: Efficient AAV Trajectory Learning through a Differentiable Wireless World Model

为变化学习：在可微环境中变分引导的AAV轨迹学习

Xiucheng Wang, Zhenye Chen, Nan Cheng, Zhisheng Yin, Xuemin Shen

机构 * State Key Laboratory of ISN and School of Telecommunications Engineering, Xidian University（信息与通信工程国家重点实验室和西安电子科技大学电信工程学院） ； School of Aerospace Science and Technology, Xidian University（航天学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Waterloo（滑铁卢大学电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出L4V框架，通过变分引导解决AAV轨迹规划中的奖励驱动强化学习问题，利用密集政策梯度提升任务完成效率和传输速率。

Hydra-0: Action Flow for Generalist World Modeling and Control

Hydra-0：面向通用世界建模与控制的动作流

Hongyu Li, Bowen Wen, Xinghao Zhu, Yixuan Wang, Yilun Du, Yunzhu Li, George Konidaris, Stan Birchfield, Soha Pouya, Chenran Li, Yan Chang

机构 * NVIDIA（英伟达） ； Brown University（布朗大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； 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.RO

AI总结 本研究提出Hydra-0通用世界模型，以动作流为条件实现跨实体、任务等的通用建模控制，在RoboLab基准获高相关性，还涌现出逆模式，可助力机器人控制。

Comments Project page: https://nvidia-isaac.github.io/video_to_data/hydra-0/

HounsWorld: A Multimodal World Model for Hidden Patient-State Readout, Reconstruction, and Simulation

HounsWorld：用于隐藏患者状态读取、重建与模拟的多模态世界模型

Yunhao Bai, Zhongwei Qiu, Guangyu Guo, Yiming Huang, Tony C. W. Mok, Qinji Yu, Ling Zhang, Yan Wang

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴集团达摩院） ； Hupan Laboratory（湖畔实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出3B参数多模态世界模型HounsWorld，结合CT扫描与临床语言，通过共享潜在患者状态实现读取、重建、模拟三类任务，在HounsBench基准上表现优异，提升了CT理解能力。

A Structural Dynamics Graph World Model: Unified Modeling, Constrained Rollout, and Interpretable Calibration

结构动力学图世界模型：统一建模、约束展开与可解释校准

Wei Wang, Yaosen Chen, Han Yang, Yuegen Liu, Mingli Luo, Xinxin Jiao, Xuming Wen, Ming Liu

机构 * Sobey（Sobey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

AI总结 提出SD-GWM结构动力学图世界模型，实现异构集成、语义保真与可审计治理，在极端洪水预测中较基线模型有8-28倍精度提升，为可审计的时空挖掘提供约束安全的可验证底物。

GWM-VLA: Geometry-Aware Latent World Modeling for Vision-Language-Action Learning

GWM-VLA：面向视觉-语言-动作学习的几何感知隐式世界建模

Yanping Zhao, Hang Yu, Yiwei Wang, Chen Ye, Siyu Tian, Di Zhang, Qingjun Wang, Qian Chen, Junqiao Zhao, Chen Ye, Guang Chen

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

AI总结 针对VLA模型在视觉/环境变化下性能下降问题，提出GWM-VLA框架，通过几何感知多视角编码等技术提升模型鲁棒性，经仿真和真实环境实验验证有效。

SIMMER: Benchmarking Latent Failures in LLM Executable Planning with a World Model

SIMMER: 基于世界模型评估LLM可执行规划中的潜在故障

Xiaoxin Lu, Ranran Haoran Zhang, Rui Zhang

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 提出SIMMER基准，通过人工策划的厨房领域符号世界模型，评估LLM规划中的潜在故障；实验发现前沿模型最多17%无错误计划，56%含潜在故障，多数不可逆；反事实预演可减少72%潜在故障和75%不可逆案例。

Comments Accepted at COLM 2026

DreamGuard: Efficient Runtime Guardrail for LLM Agents via Risk-Aware World Model

DreamGuard：基于风险感知世界模型的LLM智能体高效运行时护栏

Wenhao Lin, Chenyu Yu, Xingwei Lin, Sicong Cao, Xiang Chen, Lei Xue, Le Yu, Letian Sha, Chunming Wu

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 针对LLM智能体运行时护栏的长视野风险盲点问题，提出基于风险感知世界模型的主动式护栏DreamGuard，经实验验证其安全-效用权衡更优且延迟低。

DF$^3$: World Modeling via Decoder-Free Feature Forecasting in Autonomous Navigation

DF³：自主导航中基于无解码器特征预测的世界建模

Jiaming Chen, Guoan Xu, Aoshen Huang, Haozhuo Zhang, Yang Li, Wei Pan

机构 * The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） ； Shandong University（山东大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出DF³框架，通过冻结视觉基础模型、MACF机制及专用任务查询，在潜在空间直接预测特征并生成任务输出，在性能与效率上实现平衡，适用于自主导航的世界建模。

Action-Conditioned World Model for Goal Plane Probe Guidance in Robotic Ultrasound

用于机器人超声中目标平面探头引导的动作条件世界模型

Siqi Fan, Mingcong Chen, Ran Liu, Zixuan Yang, Xiaoyu Fu, Xiaoqing Gao, Yunhui Liu, Hongbin Liu

机构 * Department of Mechanical and Automation Engineering, Chinese University of Hong Kong（香港中文大学机械与自动化工程学系） ； Department of Biomedical Engineering, City University of Hong Kong（香港城市大学生物医学工程学系） ； Centre for Artificial Intelligence and Robotics Hong Kong Institute of Science & Innovation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人中心） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Department of Surgical and Interventional Engineering, King’s College London（伦敦国王大学外科与介入工程学系） ； Department of Vascular Ultrasound, Xuanwu Hospital, the Capital Medical University（首都医科大学宣武医院血管超声科） 纠错

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

AI总结 研究针对机器人超声目标平面探头引导问题，提出基于模型的两阶段学习管道，包括潜在条件扩散世界模型和目标条件时间变换器，在自收集数据集及实际闭环实验中取得较好成果，证明学习到的超声动力学对训练目标导向机器人探头导航有潜力。

Cognitive World Model for Progressive BDI/E Trajectory Evaluation of Conversational Agents

用于过程级社会影响力评估的认知世界模型

Minghui Ma, Bin Guo, Hao Wang, Han Wang, Mengqi Chen, Jingqi Liu, Yan Liu

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 提出认知世界模型(CogWM)，通过联合预测BDI/E认知状态和用户话语，实现从终端判断到过程跟踪的社会影响力对话评估，在四个场景中达到77.6%情感准确率。

Comments 22 pages, 6 figures

CheckVLA: Execution-Time Verification with Action-Conditioned World Model for Long-Horizon Mobile Manipulation

CheckVLA：面向长 horizon 移动操作的基于动作条件世界模型的执行时验证

Yushan Liu, Peibo Sun, Xintao Chao, Zhenyang Yang, Yifan Xie, Lingfeng Zhang, Shoujie Li, Chenyu Tang, Fang Chen, Xiao-Ping Zhang, Wenbo Ding

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

AI总结 CheckVLA 是基于动作条件世界模型的长 horizon 移动操作执行时验证方法，在 RoboCasa365 上其平均成功率比定期重规划提升 8.5 个百分点，且及时召回率显著优于仅观测及动作打乱的对照方法。

Real-Time Human-Centric World Modeling for Upper-Body Human-Object Interaction

用于上身人体-物体交互的实时以人为中心的世界建模

Chaonan Ji, Jinwei Qi, Peng Zhang, Bang Zhang

机构 * Tongyi Lab（通义实验室） 纠错

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

AI总结 该研究提出用于上身人体-物体交互的实时以人为中心世界模型，采用连续-离散联合控制方案，结合多尺度运动编码的连续人体状态控制与语言编码离散交互状态控制，能精确建模人物与环境交互，提炼后实现高效实时推理，实验验证了其优势。

Mobile Network Control with a World Model

基于世界模型的移动网络控制

Maxime Bouton, Ioanna Mitsioni, Simon Lindståhl, Jaeseong Jeong

机构 * Ericsson Research（爱立信研究） 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 针对移动网络控制问题，提出基于世界模型的方法，通过历史数据训练模型预测行动影响，利用不确定性估计找最优配置，优化目标可动态改变。该方法在模拟闭环控制中有效，相比传统方法和强化学习提升了节能与服务质量平衡性能。

Journal ref 2026 IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium (NOMS)

Video-HOCA: A Diagnostic Benchmark for Physical Anomaly Reasoning in Video-LLMs

HOCA-Bench: 通过黑格尔本体论-因果异常超越语义感知以实现预测世界建模

Chang Liu, Yunfan Ye, Qingyang Zhou, Xichen Tan, Mengxuan Luo, Zhenyu Qiu, Wei Peng, Zhiping Cai

机构 * Hunan University, Changsha, China（湖南大学） ； National University of Defense Technology, Changsha, China（国防科技大学） 纠错

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

AI总结 HOCA-Bench通过黑格尔本体论-因果异常框架，揭示视频大语言模型在预测世界建模任务中的认知局限，发现模型在因果机制理解上存在显著缺陷。

DSWorld: A Data Science World Model for Efficient Autonomous Agents

DSWorld：用于高效自主智能体的数据科学世界模型

Zherui Yang, Fan Liu, Hao Liu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 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 研究自主数据科学智能体依赖试错流程效率低的问题，提出数据科学世界模型概念及DSWorld框架，含多种技术。构建数据集并引入优化策略，实验显示其加速智能体训练和推理，在转换预测任务上超基线。

SeerGuard: A Safety Framework for Mobile GUI Agents via World Model Prediction

SeerGuard：一种通过世界模型预测实现的移动 GUI 代理安全框架

Xue Yu, Bo Yuan, Pengshuai Yang, Kailin Zhao, Hong Hu, Junlan Feng

机构 * JIUTIAN Research（九天研究） 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 研究针对移动 GUI 代理安全风险问题，提出 SeerGuard 框架，通过执行前指令级筛选和行动级风险评估减轻风险。构建安全增强世界模型，经实验验证其在不同代理上有效泛化，提升了安全效用分数并降低风险成本分数。

Comments 19 pages, 8 figures

From Surface Forecasting to Observability Forecasting: A Latent World Model for Cloud-Aware EO Monitoring

从地表预测到可观测性预测：用于云感知地球观测监测的潜在世界模型

Mohanad Albughdadi

机构 * European Centre for Medium-Range Weather Forecasts（欧洲中期天气预报中心） 纠错

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

AI总结 研究地球观测处理链中地表可观测性预测问题，采用LeWorldModel模型并将其应用于云感知地球观测序列，经训练和评估，该模型在可观测性基准上优于持久性方法，在多方面表现良好且能产生异常信号。

ABot-3DWorld 0: A Universal World Model to Explore Any 3D Space

ABot-3DWorld 0：一个用于探索任意 3D 空间的通用世界模型

Mingchao Sun, Luyang Tang, Yu Liu, Xu Yan, Zhan Li, Yunwei Zhang, Fei Yu, Zengye Ge, Yumin Liu, Jiacheng Zhang, Yongchang Zhang, Jiawei Zhang, Zhicheng Liu, Zhongxu Sun, Tianjian Ouyang, Wenzheng Chen, Shixing Yang, Nianfei Fan, Guodong Sun, Huan Li, Zheng Zhou, Yongze Li, Yingliang Peng, Mengmeng Du, Yuan Liu, Haozhe Shi, Chunnuo Gong, Chengzhen Yu, Chunxue Jia, Yang Liu, Shiying Zeng, Junnan Lai, Hang Zhang, Ning Guo, Baoquan Chen, Mu Xu, Hongyu Pan

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

AI总结 介绍 ABot-3DWorld 0 通用多模态 3D 世界模型，核心是 SGP，通过特定流程将多模态输入转换为 3D 世界，用于通用 3D 内容创建，在开源方法中领先，多模态输入下场景保真度更高。

Comments Official Page: https://abot-world.amap.com/plaza

RynnWorld-Teleop: An Action-Conditioned World Model for Digital Teleoperation

RynnWorld-Teleop：用于数字遥操作的动作条件世界模型

Haoyu Zhao, Xingyue Zhao, Hangyu Li, Biao Gong, Kehan Li, Siteng Huang, Xin Li, Deli Zhao, Zhongyu Li

机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（达摩院，阿里巴巴集团） ； Hong Kong Embodied AI Lab（香港具身人工智能实验室） ； CUHK（香港中文大学） ； Hupan Lab（湖畔实验室） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 研究针对机器人学习数据收集瓶颈，提出数字遥操作范式，用生成世界模型解耦数据收集与物理约束。以RynnWorld-Teleop系统实现，含多种技术，能实时生成，训练策略可零样本转移，还能增强数据集，是高保真可扩展数据引擎。

Comments Project Page: https://alibaba-damo-academy.github.io/RynnWorld-Teleop.github.io, Github: https://github.com/alibaba-damo-academy/RynnWorld-Teleop

X-Foresight: A Joint Vision-Action Causal Forecasting Network via Predictive World Modeling

X-Foresight：一种通过预测世界建模的联合视觉-动作因果预测网络

Baolu Li, Jingyu Qian, Rui Guo, Yilun Chen, Hanpeng Liu, Yuan Lin, Junhong Zhou, Ruixin Liu, Liu Yang, Yutong Zheng, Zhenli Zhang, Sean Li, Chaoda Zheng, Boyang Wang, Tenglong, Gu, Zhuangzhuang Ding, Pengkun Zheng, Yu Zhang, Xianming Liu

机构 * PWM Team（PWM团队） ； XPeng Inc.（XPeng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.CV

AI总结 提出X-Foresight，一种将预测世界模型直接集成到VLA架构中的方法，通过长程分块自回归策略和课程学习，联合学习世界建模与实时动作控制，以解决视频预测中的低熵冗余和长程因果建模难题。

Narrative World Model: Narratology-Grounded Writer Memory for Long-Form Fiction

叙事世界模型：基于叙事学的长篇小说作者记忆

Mohammad Saifullah, Thomas Kornmaier, Taaha Kazi, Vasu Sharma, Aditya Sanjiv Kanade, Aanand Kumar Yadav

机构 * PocketFM（口袋FM） 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 研究针对长篇小说作者记忆问题，提出叙事世界模型（NWM），结合叙事学时间状态图与查询条件混合检索，在多跳叙事学问答上显著优于基线，优势源于其独特表征，非提取方式。

Comments 23 pages, 4 figures; 9-page main text plus appendix. Preprint

PWM-ArtGen: Part World Model for Articulated Object Generation

PWM-ArtGen: 面向铰接物体生成的部分世界模型

Wentao Zheng, Ancong Wu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University, China（计算机科学与工程学院，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.CV

AI总结 提出部分世界模型PWM-ArtGen，通过联合学习视觉动态和运动学参数，利用无标注数据协同训练，实现从单张图像生成铰接3D物体，在静止状态和零样本泛化上显著优于现有方法。

Safe and Adaptive Cloud Healing: Verifying LLM-Generated Recovery Plans with a Neural-Symbolic World Model

安全且自适应的云修复：使用神经符号世界模型验证LLM生成的恢复计划

Junyan Tan, Haoran Lin, Siyuan Guo, Yichen Fang, Xinyue Luo, Tianyu Shen, Zeyu Qiao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出PASE框架，将LLM作为规划引擎生成恢复计划，通过神经符号世界模型验证可行性，并利用DRL优化提示，实现动态自适应修复，显著降低恢复时间并提高未知故障检测精度。

Comments 13 pages

Learning Transferable Dynamics Priors from Action to World Modeling

从动作到世界建模的可迁移动力学先验学习

Ze Huang, Jiahui Zhang, Hairuo Liu, Chenxi Zhang, Ran Cheng, Li Zhang

机构 * School of Data Science, Fudan University, Shanghai, China（复旦大学数据科学学院，上海，中国） ； Shanghai Innovation Institute, Shanghai, China（上海创新研究院，上海，中国） ； Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学，上海，中国） ； McGill University, Montreal, QC, Canada（麦吉尔大学，蒙特利尔，魁北克，加拿大） 纠错

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

AI总结 提出A2World模型，通过大规模机器人操作数据预训练动作条件世界模型，学习可迁移的交互动力学先验，支持模拟器评估和策略学习。

Comments ECCV 2026 Accepted

Prototype Latent World Model Replay for Class-Incremental Learning

原型潜在世界模型回放用于类增量学习

Weizhi Nie, Hui Wang, Weijie Wang, Yuting Su

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

AI总结 提出无记忆框架，通过冻结的ImageNet预训练编码器将旧类存储为潜在状态分布，在新类到来时采样回放，结合轻量适配器和对比学习，显著提升类增量学习性能。

Comments 19 pages, 10 figures