世界模型

Internalizing the Future: A Unified Agentic Training Paradigm for World Model Planning

内化未来：一种统一的世界模型规划智能体训练范式

Xuan Zhang, Zhijian Zhou, Lingfeng Qiao, Yulei Qin, Ke Li, Xing Sun, Xiaoyu Tan, Chao Qu, Yuan Qi

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种三阶段训练范式（WM-AMT、FE-SFT、FC-RL），使LLM智能体内化世界模型以进行前瞻性规划，在搜索和数学推理任务上优于基线方法。

Latent Goal Prediction from Language for Model-Based Planning

基于语言隐式目标预测的模型规划

Samuel Barbeau, Simon Roy, Giovanni Beltrame, Christian Desrosiers, Nicolas Thome

机构 * École de Technologie Supérieure, Montréal（蒙特利尔高等技术学院） ； International Laboratory on Learning Systems (ILLS)（国际学习系统实验室） ； Polytechnique Montréal（蒙特利尔综合理工学院） ； MILA ； Institut Universitaire de France (IUF)（法国大学研究院） ； Université Sorbonne, CNRS, ISIR（索邦大学，法国国家科学研究中心，智能系统与机器人研究所） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 提出LAGO框架，通过在同一隐空间预测语言指令的中间子目标序列和动作条件轨迹，结合软最小轨迹代价规划，实现长程鲁棒规划。

Comments 9 pages. Preprint under review

SCALE: State-Calibrated Latent Embeddings for JEPA Planning in the Right Geometry

SCALE：用于正确几何空间中JEPA规划的状态校准潜在嵌入

Jiaming Hu, Yan Zheng, Tian Wang

机构 * Boston University（波士顿大学） ； Unity Technologies（Unity科技公司） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 该研究提出SCALE正则化器，为LeWM表示校准几何属性，在多任务、多求解器和多计算预算下均提升规划性能，证明规划依赖信息对几何的塑造作用。

Comments 15 pages, 2 figures

SurgWMBench: A Vision-Based Benchmark for World-Modeling Surgical Instrument Motion Planning

SurgWMBench：面向世界建模的手术器械运动规划视觉基准

Huanrong Liu, Weiliang Huang, Bob Zhang, Weichao Cai, Chunlin Tian, Qingbiao Li

机构 * University of Macau（澳门大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文提出SurgWMBench，一种面向短程手术运动规划的视觉基准，可评估手术世界模型的器械运动预测与连续回推稳定性，解决现有指标与器械规划需求不匹配的问题。

PhyAgentOS: A Self-Evolving Operating System for Embodied Agents with Decoupled Cognitive Planning and Physical Execution

PhyAgentOS：一种用于具身智能体的自进化操作系统，具有解耦的认知规划和物理执行

Yang Liu, Weixing Chen, Xinshuai Song, Tao Pu, Siwen Mo, Yongjie Bai, Zihao Chen, Qianran Sun, Liruo Zhong, Ying Shen, Liang Lin

机构 * X-Era Lab（X-Era实验室） ； HCP Lab, Sun Yat-sen University（中山大学HCP实验室） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 研究为具身智能体提出PhyAgentOS操作系统，其以会话为最小调度单位，用文件系统解耦认知与物理执行，通过会话验证器区分执行与任务完成，经认知记忆整合结果，有分层安全约束，在多模型和实体上验证并优于其他系统。

Causal Object-Centric Models for Planning with Monte Carlo Tree Search

用于蒙特卡洛树搜索规划的因果对象中心模型

Rodion Vakhitov, Leonid Ugadiarov, Alexey Skrynnik, Aleksandr Panov

机构 * MIRAI ； CogAILab 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world model(abstract)；model-based reinforcement learning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.RO

AI总结 提出COMET算法，结合无监督对象中心编码器和Transformer世界模型，通过动作-槽融合机制和对象因果注意力实现高效规划，在多个基准上优于基线方法。

The Physics of Multi-Turn Long-Horizon Planning: From Pre-training to Post-training via Single- and Multi-Teacher On-Policy Agentic Distillation

多轮长期规划的物理学：通过单教师和多教师策略蒸馏从预训练到训练后

Tianyi Men, Zhuoran Jin, Kang Liu, Jun Zhao

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究多轮长期规划问题，通过引入统一可控环境，利用预训练、GRPO、OPD及MOPD等方法，研究规划能力在不同阶段的获取、塑造与整合，展示了多教师策略蒸馏对跨环境能力整合的作用。

Planning as Emergent Behavior in Reinforcement Learning with Relational Hidden States

关系隐藏状态强化学习中作为涌现行为的规划

Armin Sommer

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究无模型强化学习中规划作为涌现行为的现象，发现神经架构的隐藏状态结构是决定因素，关系隐藏状态网络能获规划机制，恢复环境转移结构并改进策略，解释了涌现规划现象并引发相关问题。

ImageWAM: Do World Action Models Really Need Video Generation, or Just Image Editing?

ImageWAM：世界动作模型真的需要视频生成，还是只需要图像编辑？

Yuyang Zhang, Wenyao Zhang, Zekun Qi, He Zhang, Haitao Lin, Jingbo Zhang, Yao Mu, Xiaokang Yang, Wenjun Zeng, Xin Jin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Eastern Institute of Technology（东方理工学院） ； Tencent Robotics X（腾讯机器人X） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.CV、cs.RO

AI总结 提出ImageWAM框架，利用预训练图像编辑模型替代视频生成进行机器人动作预测，通过编辑去噪的KV缓存作为世界动作上下文，在多个模拟和真实实验中优于基线，计算量降至1/6，延迟降至1/4。

Comments Project Page: https://zhangwenyao1.github.io/ImageWAM/

HOLO-MPPI: Multi-Scenario Motion Planning via Hierarchical Policy Optimization

HOLO-MPPI：通过分层策略优化的多场景运动规划

Youngjae Min, Jovin D'sa, Faizan M. Tariq, David Isele, Navid Azizan, Sangjae Bae

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Honda Research Institute, USA（本田研究所（美国）） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.AI、cs.RO

AI总结 提出HOLO-MPPI框架，结合离线高层策略学习与在线低层随机最优控制，实现多场景运动规划，无需针对每个场景重新调整参数，在自动驾驶中优于MPPI和端到端RL基线。

MemoryVLA++: Temporal Modeling via Memory and Imagination in Vision-Language-Action Models

MemoryVLA++：通过记忆与想象在视觉-语言-动作模型中进行时间建模

Hao Shi, Weiye Li, Bin Xie, Yulin Wang, Renping Zhou, Tiancai Wang, Xiangyu Zhang, Ping Luo, Gao Huang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Dexmal ； StepFun 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.CV、cs.RO

AI总结 提出MemoryVLA++框架，通过工作记忆、感知-认知记忆库和想象未来状态的世界模型，实现完整时间建模，在模拟和真实机器人任务上显著提升长时域和依赖记忆与想象的任务性能。

Comments The project is available at https://shihao1895.github.io/MemoryVLA-PP-Web

Adaptive-WAM: Quality-Guided Early-Exit Planning from Intermediate Video-Diffusion Features

Adaptive-WAM：基于质量引导的中间视频扩散特征早期退出规划

Sining Ang, Yuguang Yang, Yan Wang

专题命中 仿真与规划 ：world-model(abstract)；world-model(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 Adaptive-WAM是基于Wan2.2-5B主干的质量感知多出口规划器，通过动态分配主干深度减少计算量，在NAVSIM、nuScenes等数据集上取得优异规划性能，延迟显著降低。

NaviAIS: A Scenario-Level Vessel Trajectory Prediction Dataset withVectorized Lane Priors and the NaviLane Forecasting Framework

NaviAIS：一个具有矢量化航道先验的场景级船舶轨迹预测数据集及NaviLane预测框架

Yuan Gui, Hongchen Luo, Liqi Qu, Longyue Fu, Jiao Wang

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world-model(abstract)；world-model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对复杂海洋环境下船舶轨迹预测问题，引入NaviAIS数据集并提出NaviLane框架，通过轨迹-地图联合编码、离散宏动作码本及模块优化评估等方法，提升船舶轨迹预测性能，优于现有基线。

Planning with Transformers: Chain of Computation and Structured Context Windows

使用Transformer进行规划：计算链与结构化上下文窗口

Ehsan Futuhi, Nathan R. Sturtevant

机构 * Department of Computing Science, University of Alberta（阿尔伯塔大学计算科学系） ； Alberta Machine Intelligence Institute (Amii)（阿尔伯塔机器智能研究所） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究大语言模型解决规划问题的不足，提出计算链架构，利用结构化上下文窗口，让语言模型学习规划策略、预测世界模型并执行算术运算，在多个任务上取得高成功率，能解决复杂汉诺塔问题且减少训练数据。

Infinite Worlds with Versatile Interactions

具有通用交互的无限世界

Zelin Gao, Qiuyu Wang, Jiapeng Zhu, Jingye Chen, Zichen Liu, Qingyan Bai, Jiahao Wang, Yufeng Yuan, Hanlin Wang, Yichong Lu, Ka Leong Cheng, Haojie Zhang, Jian Gao, Tianrui Feng, Yuzheng Liu, Yao Yao, Yinghao Xu, Xing Zhu, Yujun Shen, Hao Ouyang

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 介绍LingBot-World 2.0的升级，包括通过因果预训练实现无界交互、提炼实时变体保证快速响应，引入多样交互元素，集成智能控制并开发共享界面，还将主模型与轻量级模型配对便于单GPU部署。

Comments Project page: https://technology.robbyant.com/lingbot-world-v2 Code: https://github.com/robbyant/lingbot-world-v2

G-MAPP: GPU-accelerated Multi-Agent Planning and Perception for Reactive Motion Generation

G-MAPP: 基于GPU加速的多智能体规划与感知用于反应式运动生成

Tanmay Bishnoi, Riddhiman Laha, Tobias Löw, Jose Alex Chandy, Luis F. C. Figueredo, Sami Haddadin

机构 * Department of Electrical, Computer, and Biomedical Engineering, Toronto Metropolitan University（多伦多都会大学电气、计算机与生物医学工程系） ； Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI), Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学慕尼黑机器人与机器智能研究所） ； Institute for Experiential Robotics, Northeastern University（东北大学体验式机器人研究所） ； Idiap Research Institute（Idiap 研究所） ； EPFL（瑞士联邦理工学院洛桑） ； CHART Group at the School of Computer Science, University of Nottingham（诺丁汉大学计算机科学学院 CHART 小组） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出GPU加速的框架，通过并行状态探索和紧密耦合感知-动作循环，实现非结构化环境中的实时反应式运动生成，在7自由度机器人上达到5倍加速并成功避障。

Comments The implementation is available at: https://github.com/chart-research/g-mapp

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 6, pp. 7516-7523, June 2026

Shortcut Trajectory Planning for Efficient Offline Reinforcement Learning

用于高效离线强化学习的捷径轨迹规划

Guanquan Wang, Yoshimasa Tsuruoka

机构 * The University of Tokyo（东京大学） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：model-based reinforcement learning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.RO

AI总结 研究针对离线强化学习中轨迹规划器的问题，提出捷径轨迹规划（STP）框架，将捷径模型作为轨迹生成器，单阶段训练条件捷径轨迹模型，支持可调推理，用增强可行性感知校正的评论家选候选计划，在多任务基准测试中性能强且简化训练管道。

Comments 16 pages, 3 figures

Agentic Calibration of Grey-Box Simulation Models: An LLM-Driven Alternative

灰箱仿真模型的智能校准：一种由大语言模型驱动的替代方法

David Gómez-Guillén, Mireia Diaz, Josep Lluis Arcos, Jesús Cerquides

机构 * Catalan Institute of Oncology-IDIBELL（加泰罗尼亚肿瘤研究所-IDIBELL） ； Autonomous University of Barcelona（巴塞罗那自治大学） ； Centro de Investigación Biomédica en Red de Epidemiología y Salud Pública（国家公共卫生与流行病学网络生物医学研究中心） ； Artificial Intelligence Research Institute, IIIA-CSIC（人工智能研究所，西班牙科学研究委员会-人工智能研究所） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：simulation model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究灰箱仿真模型校准问题，提出用大语言模型作优化器的智能校准方法，在肛门癌仿真模型上评估，结果表明该方法在减少模型评估次数上有优势，虽迭代推理时间增加，但可审计和解释，适用于仿真时间占主导的情况。

Comments Manuscript: 19 pages, 2 figures. Appendix: 11 pages, 1 figure

Analytic Planning under Uncertainty with Moment Closure

基于矩闭合的不确定性下解析规划

Shishir Sharma, Doina Precup

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Mila – Quebec Artificial Intelligence Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：model-based reinforcement learning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出一种基于矩闭合的不确定性下解析规划方法，通过二次动作值参数化实现闭式贝尔曼备份，在连续控制中降低目标方差，为感知分布的规划提供了合理框架。

Comments To appear in Proceedings of the 42nd Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2026), PMLR

VISA: A Structured Description Protocol for Agent-Based Simulation Models Towards Machine Reproducibility

VISA：面向智能体可复现性的智能体仿真模型结构化描述协议

Zhou He

专题命中 仿真与规划 ：simulation model(title)；分类 cs.AI、cs.MA

AI总结 该研究提出VISA结构化描述协议，通过八个表格及可执行规则、LLM技能提升智能体模型可复现性，在三类平台的ABMs上验证了其有效性，将复现障碍转化为可处理的依赖项。

Generative Artificial Intelligence (GenAI) to convert images of queuing networks into verifiable simulation models: an open-weight LLM workflow approach

生成式人工智能（GenAI）将排队网络图像转换为可验证的仿真模型：一种开放权重的大语言模型工作流方法

Thomas Monks, Alison Harper, Amy Heather, Navonil Mustafee

专题命中 仿真与规划 ：simulation model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究提出Sketch2DES工作流，利用开放权重LLMs将排队网络图像转换为可验证仿真模型，经多阶段处理，在多图表评估中各阶段可靠性高，相比直接代码生成提升多项性能，证明结构化工作流模型生成对LLM辅助仿真建模的可行性。

Hierarchical Topology-Aware Planning and Control of Underwater Vehicle-Manipulator Systems in Confined Environments

受限环境下水下机器人-机械臂系统的分层拓扑感知规划与控制

Mohamed Abdelwahab, Ruggero Carli, Damiano Varagnolo, Alberto Dalla Libera

机构 * University of Padova（帕多瓦大学） ； Polytechnic University of Bari（巴里理工大学） ； Norwegian University of Science and Technology（挪威科技大学） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：model-based reinforcement learning(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对受限环境下UVMS自主干预的风险问题，提出三层分层框架MANTA，经实验验证其任务成功率更高、安全余量更大，可实现更安全高效的水下自主干预。

RS-Diffuser: Risk-Sensitive Diffusion Planning with Distributional Value Guidance

RS-Diffuser: 基于分布价值引导的风险敏感扩散规划

Shiqiang Gong

机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：分类 cs.AI、cs.LG、cs.RO；dynamics model(abstract)

AI总结 提出RS-Diffuser，一种结合扩散轨迹生成与分布价值评论家的风险敏感离线规划框架，通过尾部感知目标引导去噪过程，实现灵活的风险偏好行为，在风险敏感D4RL和机器人导航基准上达到最优性能。

Comments ICIC 2026 Oral