世界模型

Beyond One-Size-Fits-All: Diagnosis-Driven Online Reinforcement Learning with Offline Priors

超越一刀切：基于诊断的在线强化学习与离线先验知识

Guozheng Ma, Lu Li, Zilin Wang, Pierre-Luc Bacon, Dacheng Tao

机构 * Nanyang Technical University（南洋理工大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本文提出诊断驱动的张力管理框架，通过三种功能角色表征离线先验知识如何重塑在线优化，并展示跨领域证据，解决先验知识有效性随部署变化的问题。

MeGAS: Thermomechanical Dynamic Gaussian Splatting for Thermophysical Scene Editing

MeGAS: 用于热物理场景编辑的热力学动态高斯泼溅

Zesong Yang, Yuanhang Lei, Liyuan Cui, Yihang Chen, Jiaer Huang, Boming Zhao, Peter Yichen Chen, Hujun Bao, Zhaopeng Cui

机构 * State Key Laboratory of CAD\&CG, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 提出MeGAS框架，将热力学相变动力学融入3D高斯泼溅，通过温度属性、热对流-扩散求解器和MPM动力学实现热物理现象的物理真实合成，并采用拓扑自适应渲染策略处理极端变形。

Comments Accepted by ECCV 2026. Project page: http://zju3dv.github.io/MeGAS

Each Judge Its Own Yardstick: Discovering Per-VLM Taxonomies for Physical Video Evaluation

各有所尺：发现用于物理视频评估的每VLM分类体系

Yu Cao, Ziquan Liu, Zhensong Zhang, Jiankang Deng, Shaogang Gong, Jifei Song

机构 * Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） ； Huawei Darwin Research Center（华为达尔文研究中心） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） 纠错

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

AI总结 提出JudgeFit方法，通过迭代优化为每个视觉语言模型发现其专属的物理视频评估分类体系，在16个VLM上平均相对提升约32%，并揭示模型特定盲点。

BIFE: Better Interaction, Fewer Errors for Minute-Long Video Generation

BIFE：更好的交互，更少的错误，用于分钟级视频生成

Zeyu Zhang, Jinyuan Mao, Shuning Chang, Yuanyu He, Yizeng Han, Jiasheng Tang, Fan Wang, Bohan Zhuang

机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴集团 DAMO 院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Hupan Lab（虎扑实验室） 纠错

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

AI总结 提出BIFE框架，通过语义稀疏KV缓存和块强制训练策略，解决长视频生成中的长程交互保持和误差累积问题，实现稳定连贯的分钟级视频生成，在VDE指标上提升约20%。

GeoStream: Toward Precise Camera Controlled Streaming Video Generation

GeoStream：迈向精确相机控制的流式视频生成

Yizhou Zhao, Yifan Wang, Xiaoyuan Wang, Yushu Wu, Hao Zhang, Moayed Haji-Ali, Rameen Abdal, Ashkan Mirzaei, Yanyu Li, Willi Menapace, Laszlo Jeni, Sergey Tulyakov, Peter Wonka, Chaoyang Wang

机构 * CMU（卡内基梅隆大学） ； Northeastern University（东北大学） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Rice University（莱斯大学） ； Snap Inc.（Snap公司） ； KAUST（阿卜杜拉国王科技大学） 纠错

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

AI总结 提出GeoStream框架，通过自刷新3D缓存和在线策略蒸馏，实现自回归流式视频生成中的精确度量级相机控制，解决了现有方法在视角移动时控制失效和分布偏移问题。

Reasoning as Pattern Matching: Shared Mechanisms in Human and LLM Everyday Reasoning

推理即模式匹配：人类与LLM日常推理中的共享机制

Zach Studdiford, Gary Lupyan

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

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

AI总结 研究通过比较人类和25个LLM在日常因果推理中的错误模式，发现两者均表现出模式匹配而非抽象世界模型驱动的推理，并识别出LLM中驱动响应的注意力头可预测人类推理错误。

Comments 13 pages main text, 51 pages supplementary text

Topical Phase Transitions in Artificial Intelligence Research: Large-Scale Evidence and an Early-Warning Signature for Emerging Topics

人工智能研究中的主题相变：大规模证据与新兴主题的早期预警信号

Rasul Khanbayov, Hasan Kurban

机构 * College of Science and Engineering（科学与工程学院） ； Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学） ； Doha, Qatar（卡塔尔多哈） 纠错

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

AI总结 通过分析2017-2025年五大AI会议论文，发现AI主题通过“相变”方式突然爆发，并基于早期预警信号识别未来需关注的主题。

Predictive Statistics Shape Emergent World Representations of Grid Walkers

预测统计塑造网格行走者的涌现世界表征

Sasha Brenner, Thomas R. Knösche, Nico Scherf

机构 * Max Planck Institute for Human Cognitive and Brain Sciences（马克斯·普朗克人类认知与脑科学研究所） ； Leipzig University（莱比锡大学） ； ScaDS.AI 纠错

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

AI总结 通过约束随机游走实验，发现解码器仅Transformer的第一注意力块提取预测充分统计量，后续层将其转化为预测几何，形成可读的世界模型，而循环网络未分离此阶段。

Comments 24 pages, 15 figures

DexFuture: Hierarchical Future-State Visuomotor Targeting for Bimanual Dexterous Tool Use

DexFuture: 用于双手灵巧工具使用的分层未来状态视觉运动目标

Runfa Blark Li, Kuang-Ting Tu, Nikola Raicevic, Dwait Bhatt, Xinshuang Liu, Keito Suzuki, Ki Myung Brian Lee, Nikolay Atanasov, Truong Nguyen

机构 * UC San Diego（圣迭戈大学） 纠错

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

AI总结 提出DexFuture分层系统，通过高层未来状态视觉运动目标预测器和低层目标条件结构化灵巧策略，实现双手灵巧工具使用，达到90%的特权oracle性能，运行速度60Hz，比DexWM式CEM规划快约250倍。

UniCanvas: A Diffusion-base Unified Model for Text-in-Image Joint Generation

UniCanvas: 一种基于扩散的图文联合生成统一模型

Zeyuan Yang, Hao-Wei Chen, Xueyang Yu, Yuncong Yang, Haoyu Zhen, Ziqiao Ma, Maohao Shen, Chuang Gan

机构 * UMass Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； University of Michigan（密歇根大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 提出UniCanvas，通过扩散模型在像素画布上以文本嵌入图像的方式实现图文联合生成，解决现有模型在视觉与文本生成上的不足。

TERRA: Task-Embedded Reasoning and Representation Architecture for Cross-Domain Applications

TERRA: 面向跨领域应用的任务嵌入推理与表示架构

Shayan Shokri

机构 * Humanpath Labs Inc.（Humanpath实验室有限公司） 纠错

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

AI总结 提出TERRA架构，通过形式化跨领域转移问题，利用松弛双模拟差异和Gromov-Wasserstein距离度量结构状态域间的同态性，推导出预测误差与决策遗憾的转移界，将广泛直觉转化为可检验理论。

OptiWorld: Optimal Control for Video World Generation under Physical Constraints

OptiWorld: 物理约束下的视频世界生成最优控制

Yu Yuan, Jianhao Yuan, Xijun Wang, Daiqing Li, Liu He, Lu Ling, Stanley H. Chan

机构 * Purdue University（普渡大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； SixteenMiles Labs（SixteenMiles 实验室） 纠错

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

AI总结 提出OptiWorld框架，在推理时结合经典最优控制与视频生成，通过提取紧凑世界状态、规划最优轨迹并生成条件视频，实现符合物理约束的动态优化。

Comments Porject Page: https://yuyuanspace.com/OptiWorld/

DecMem: Towards Minute-Long Consistent World Generation with Decoupled Memory

DecMem：基于解耦记忆的分钟级一致世界生成

Zhenhao Yang, Xiaoshi Wu, Zhengyao Lv, Xiaoyu Shi, Xintao Wang, Pengfei Wan, Kun Gai, Kwan-Yee K. Wong

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技 Kling 团队） 纠错

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

AI总结 提出解耦记忆架构DecMem，通过稀疏全局记忆和锚定局部记忆解决长程视频生成中的时空一致性问题，实现分钟级可控长视频生成。

Comments Project page is available at https://jeffreyyzh.github.io/DecMem-Page

NeuROK: Generative 4D Neural Object Kinematics

NeuROK：生成式4D神经物体运动学

Chen Geng, Guangzhao He, Yue Gao, Yunzhi Zhang, Shangzhe Wu, Jiajun Wu

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

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

AI总结 提出基于Transformer的编码器-解码器模型NeuROK，通过学习物体潜在运动学参数化，实现从静态3D物体生成逼真的4D动态变形，克服了传统方法对预定义物理模型和特定类别的依赖。

Comments CVPR 2026

LEIA: Learned Environment for Interactive Architected Materials

LEIA: 用于交互式架构材料的学习环境

Haiqian Yang, Yuan Cao, Markus J. Buehler

机构 * Unreasonable Labs 纠错

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

AI总结 提出LEIA世界模型，通过逐步施加边界条件并实时观察变形和应力场，支持工程师交互式探索架构材料，并实现快速代理引导的候选生成与排序。

Comments 22 pages, 10 figures

Dynamic Representational Synchrony through Collective Predictive Coding: A Computational Model of Parent-Infant Homeostatic Co-Regulation

通过集体预测编码的动态表征同步：亲子稳态共调节的计算模型

Yushi Tsubamoto, Takato Horii

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

AI总结 提出一个整合主动内感受推理与集体预测编码的亲子稳态共调节模型，通过局部可计算的Metropolis-Hastings概率实现代理间表征对齐，并发现同步早于生成模型收敛且不依赖完全共享的世界模型。

Comments 11pages

CRONOS: Benchmarking Counterfactual Physical Consistency in Video Models

CRONOS：视频模型中反事实物理一致性的基准测试

León Begiristain, Olaf Dünkel, Adam Kortylewski

机构 * University of Freiburg（弗莱堡大学） ； Max Planck Institute for Informatics（马克斯·普朗克信息研究所） ； CISPA Helmholtz Center for Information Security（哈勒斯海姆信息安全中心） 纠错

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

AI总结 提出CRONOS基准，通过干预视角、场景、物体类别和外观四个因素，评估视频模型在固定物理事件类型下反事实物理一致性的表现，发现现有模型存在显著失败。

Comments 27 pages, 12 figures

WorldString: Actionable World Representation

WorldString: 可行动态世界表征

Kunqi Xu, Jitao Li, Jianglong Ye, Tianshu Tang, Isabella Liu, Sifei Liu, Xueyan Zou

机构 * CalTech（加州理工学院） ； UC San Diego（南加州大学） ； Tsinghua University - IEI Lab（清华大学-IEI实验室） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 本文提出WorldString，一种能够通过点云或RGB-D视频流直接学习现实物体状态流形的神经架构，为构建可行动态世界模型提供基础构建块。

Scalable Environments Drive Generalizable Agents

可扩展环境驱动可泛化的智能体

Jiayi Zhang, Fanqi Kong, Guibin Zhang, Maojia Song, Zhaoyang Yu, Jianhao Ruan, Jinyu Xiang, Bang Liu, Chenglin Wu, Yuyu Luo

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； DeepWisdom ； PKU（北京大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； SUTD（新加坡科技设计大学） ； UdeM & Mila（蒙特利尔大学及Mila） 纠错

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

AI总结 本文探讨了可泛化智能体需要通过可扩展环境来适应多样任务和未见环境的问题，提出环境扩展的核心挑战，并提出了统一的分类方法和可扩展环境的构建范式。

WorldAct: Activating Monolithic 3D Worlds into Interactive-Ready Object-Centric Scenes

WorldAct：将单体3D世界激活为可交互的以对象为中心的场景

Jichen Hu, Jiawei Guo, Jiazhong Cen, Chen Yang, Sikuang Li, Wei Shen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Huawei Inc（华为公司） 纠错

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

AI总结 WorldAct通过多模态代理将静态生成的3D世界分解为可编辑的交互场景，支持对象级编辑和任务执行，保留全局一致性。

Comments Project page: https://sjtu-deepvisionlab.github.io/WorldAct

PROMETHEUS: Automating Deep Causal Research Integrating Text, Data and Models

PROMETHEUS：整合文本、数据和模型的深度因果研究自动化

Sridhar Mahadevan

机构 * Adobe Research and University of Massachusetts, Amherst（Adobe研究院和马萨诸塞大学阿默斯特分校） 纠错

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

AI总结 PROMETHEUS通过整合文本、数据和模型构建因果地图，利用局部因果预测状态模型和区域限制图分析研究领域内的因果关系与证据矛盾。

Comments 27 pages

Position: Life-Logging Video Streams Make the Privacy-Utility Trade-off Inevitable

位置：生命记录视频流使隐私与效用的权衡不可避免

Tianyuan Zou, Liang Yue, Yang Liu, Ya-Qin Zhang, Sijie Cheng

机构 * Institute for AI Industry Research, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学人工智能产业研究院） ； RayNeo.AI, Shenzhen, China（深圳RayNeo.AI） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学计算机科学与技术系） 纠错

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

AI总结 生命记录视频流虽提升AI系统效用，但暴露敏感信息引发隐私风险，现有保护措施无法兼顾效用与隐私，需进一步研究权衡设计与标准化评估。

Comments 19 pages, 7 figures

Agentic AI Scientists Are Not Built For Autonomous Scientific Discovery

代理式AI科学家并非为自主科学发现而建

Harshit Bisht, Vinay Kumar, Kevin Maik Jablonka, Mausam, N. M. Anoop Krishnan

机构 * Yardi School of Artificial Intelligence, Indian Institute of Technology Delhi（印度理工学院德里人工智能学院） ； Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology Delhi（印度理工学院德里计算机科学与工程系） ； Department of Civil and Environmental Engineering, Indian Institute of Technology Delhi（印度理工学院德里土木与环境工程系） ； Laboratory of Organic and Macromolecular Chemistry (IOMC), Friedrich Schiller University Jena（耶拿弗里德里希·席勒大学有机与大分子化学实验室） ； Center for Energy and Environmental Chemistry Jena, Friedrich Schiller University Jena（耶拿弗里德里希·席勒大学能源与环境化学中心） ； Helmholtz Institute for Polymers in Energy Applications Jena (HIPOLE Jena)（耶拿海德堡聚合物能源应用研究所（HIPOLE耶拿）） 纠错

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

AI总结 本文指出，尽管代理式AI科学家能作为合作者，但其设计并非为自主科学发现。挑战包括问题选择偏差、实验室知识缺失、输出多样性压缩及缺乏实验反馈，需重新审视基础设计。

Path Integration and Object-Location Binding Emerge in an Action-Conditioned Predictive Sequence Network

路径整合与物体-位置绑定在动作条件预测序列网络中出现

Linda Ariel Ventura, Victoria Bosch, Tim C Kietzmann, Sushrut Thorat

机构 * Sorbonne University（索邦大学） ； Institute of Cognitive Science（认知科学研究所） ； Osnabrück University（奥斯纳布吕克大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨了动作条件预测序列网络如何通过上下文学习提升预测准确性，并揭示了路径整合和动态绑定在结构化表示中的作用。

Comments 8 pages, 4 figures; accepted at CogSci 2026

BAss: Symbolic Reasoning in Abstract Dialectical Frameworks

BAss：基于BDD的抽象辩证框架符号推理

Samuel Pastva, Van-Giang Trinh

机构 * Faculty of Informatics, Masaryk University（马萨里克大学信息学院） ； Faculty of Computer Science and Engineering, Ho Chi Minh City University of Technology (HCMUT)（胡志明市技术大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 BAss基于BDD提出新型分析工具，实现抽象辩证框架的所有可接受、完整和优先解释的全符号计算，优于现有工具并在大规模解空间场景中表现优异，推动系统生物学研究。

Aligning Perception, Reasoning, Modeling and Interaction: A Survey on Physical AI

对齐感知、推理、建模与交互：物理AI的综述

Kun Xiang, Terry Jingchen Zhang, Yinya Huang, Jixi He, Zirong Liu, Yueling Tang, Ruizhe Zhou, Lijing Luo, Youpeng Wen, Xiuwei Chen, Bingqian Lin, Jianhua Han, Hang Xu, Hanhui Li, Bin Dong, Xiaodan Liang

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Yinwang Intelligent Technology Co., Ltd.（云网智能技术有限公司） ； Peking University and Beijing International Center for Mathematical Research（北京大学和北京国际数学研究中心） 纠错

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

AI总结 本文综述了物理AI，探讨了理论物理推理与应用物理理解的区别，并分析了基于物理的方法如何提升AI在现实世界中的理解能力，推动更安全、可推广的AI系统。

Beyond Patient Invariance: Learning Cardiac Dynamics via Action-Conditioned JEPAs

超越患者不变性：通过动作条件化JEPAs学习心脏动力学

Jose Geraldo Fernandes, Luiz Facury, Pedro Robles Dutenhefner, Wagner Meira

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Universidade Federal de Minas Gerais（巴西联邦大学矿务格里斯矿大学） ； Belo Horizonte, Brazil（巴西伯洛霍内） 纠错

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

AI总结 本文提出动作条件化世界模型，通过学习疾病进展动力学，区分稳定解剖特征与动态病理力量，提升心电图关键分诊任务的性能。

The Rhetoric of Machine Learning

机器学习的修辞学

Robert C. Williamson

机构 * University of Tübingen（图宾根大学） ； Tübingen AI Center（图宾根人工智能中心） 纠错

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

AI总结 本文从修辞学角度探讨机器学习技术，指出其本质具有说服性，而非中立的客观建模方法，分析其修辞特征及'操纵即服务'的商业模式。

Comments 25 pages. Text of a talk given at AlphaPersuade 2.0, 26 March 2026

Evolution of Video Generative Foundations

视频生成基础的演变

Teng Hu, Jiangning Zhang, Hongrui Huang, Ran Yi, Zihan Su, Jieyu Weng, Zhucun Xue, Lizhuang Ma, Ming-Hsuan Yang, Dacheng Tao

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

AI总结 本文综述了视频生成技术的发展，从早期GAN到扩散模型，再到AR和多模态技术，探讨了核心原理、关键进展及未来趋势，旨在为视频生成及其应用提供指导。

InSpatio-WorldFM: An Open-Source Real-Time Generative Frame Model

InSpatio-WorldFM：一种开源的实时生成帧模型

InSpatio Team, Donghui Shen, Guofeng Zhang, Haomin Liu, Haoyu Ji, Jialin Liu, Jing Guo, Nan Wang, Siji Pan, Weihong Pan, Weijian Xie, Xiaojun Xiang, Xiaoyu Zhang, Xianbin Liu, Yifu Wang, Yipeng Chen, Zhewen Le, Zhichao Ye, Ziqiang Zhao

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

AI总结 本文提出InSpatio-WorldFM，一种基于帧的实时生成模型，通过3D锚点和隐式空间记忆保持场景几何与细节，采用三阶段训练流程实现低延迟实时生成。

Comments Project page: https://inspatio.github.io/worldfm/ Code: https://github.com/inspatio/worldfm