Nanyang Technological University（南洋理工大学）

Driver-WM: A Driver-Centric Traffic-Conditioned Latent World Model for In-Cabin Dynamics Rollout

Driver-WM：以驾驶员为中心的交通条件潜在世界模型用于车内动态展开

Haozhuang Chi, Daosheng Qiu, Hao Su, Haochen Liu, Zirui Li, Haoruo Zhang, Chen Lv

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； Hubei University, Wuhan, China（湖北大学，武汉，中国） ； Osaka University, Osaka, Japan（大阪大学，大阪，日本） 纠错

AI总结 提出Driver-WM，一种以驾驶员为中心的潜在世界模型，通过门控因果注入机制在紧凑潜在空间中联合预测驾驶员物理运动、行为和情感，实现外部交通到内部动态的因果展开。

Comments Accepted to the 19th European Conference on Computer Vision (ECCV 2026). This version includes the supplementary material

DIVER: Reinforced Diffusion Breaks Imitation Bottlenecks in End-to-End Autonomous Driving

DIVER：强化扩散突破端到端自动驾驶的模仿瓶颈

Ziying Song, Lin Liu, Hongyu Pan, Bencheng Liao, Mingzhe Guo, Lei Yang, Yongchang Zhang, Shaoqing Xu, Caiyan Jia, Yadan Luo

机构 * School of Artificial Intelligence (School of Software), Yanshan University（燕山大学人工智能学院（软件学院）） ； Beijing Key Laboratory of Traffic Data Mining and Embodied Intelligence, School of Computer Science and Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大数据挖掘与具身智能关键实验室，北京交通大学计算机科学与技术学院） ； Horizon Robotics（地平线机器人） ； School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学机械与航空航天工程学院） ； University of Macau（澳门大学） ； School of Electrical Engineering and Computer Science, The University of Queensland（昆士兰大学电子工程与计算机科学学院） 纠错

AI总结 DIVER通过融合强化学习与扩散生成，生成多样化可行轨迹，提升自动驾驶的泛化能力，解决模仿学习中的模式崩溃问题。

Comments 17 pages, 10 figures

DMind Benchmark: Toward a Holistic Assessment of LLM Capabilities across the Web3 Domain

DMind Benchmark：面向Web3领域LLM能力的全面评估

Enhao Huang, Pengyu Sun, Shuxun Wang, Zixin Lin, Alex Chen, Kaichun Hu, Joey Ouyang, Frank Li, Zhiyu Zhang, Haobo Wang, Yiming Li, Zhan Qin, James Yi, Gang Zhao, Ziang Ling, Lowes Yang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 提出DMind Benchmark，覆盖Web3九个子领域，结合客观知识与开放推理任务，评估31个LLM，发现模型在安全审计等高推理任务中存在显著弱点。