机器人 / 具身智能

TraceGen: World Modeling in 3D Trace Space Enables Learning from Cross-Embodiment Videos

TraceGen：在3D轨迹空间中进行世界建模，实现跨躯体视频的学习

Seungjae Lee, Yoonkyo Jung, Inkook Chun, Yao-Chih Lee, Zikui Cai, Hongjia Huang, Aayush Talreja, Tan Dat Dao, Yongyuan Liang, Jia-Bin Huang, Furong Huang

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学 College Park分校） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.LG

AI总结 TraceGen通过3D轨迹空间实现跨躯体视频学习，利用紧凑的轨迹表示提升机器人任务学习效率与泛化能力。

ENACT: Evaluating Embodied Cognition with World Modeling of Egocentric Interaction

ENACT：通过视角交互的世界建模评估具身认知

Qineng Wang, Wenlong Huang, Yu Zhou, Hang Yin, Tianwei Bao, Jianwen Lyu, Weiyu Liu, Ruohan Zhang, Jiajun Wu, Li Fei-Fei, Manling Li

机构 * Northwestern University（西北大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV

AI总结 ENACT通过视角交互的世界建模评估具身认知，揭示VLMs在长周期交互中与人类表现差距扩大，且模型在逆向任务中表现更优。

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STARFlow-V: End-to-End Video Generative Modeling with Normalizing Flows

STARFlow-V：基于归一化流的端到端视频生成模型

Jiatao Gu, Ying Shen, Tianrong Chen, Laurent Dinh, Yuyang Wang, Miguel Angel Bautista, David Berthelot, Josh Susskind, Shuangfei Zhai

机构 * Apple（苹果公司） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 STARFlow-V基于归一化流提出端到端视频生成模型，具备端到端学习、鲁棒因果预测和原生似然估计等优势，实现了高质量自回归视频生成。

Comments 21 pages, 9 figures. Code and samples are available at https://github.com/apple/ml-starflow

EvoEmpirBench: Dynamic Spatial Reasoning with Agent-ExpVer

EvoEmpirBench: 基于智能体经验的动态空间推理

Pukun Zhao, Longxiang Wang, Miaowei Wang, Chen Chen, Fanqing Zhou, Haojian Huang

机构 * Guangdong University of Finance and Economics（广东金融学院） ； Chongqing University（重庆大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 具身推理 ：navigation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 EvoEmpirBench通过动态空间基准评估模型在部分可观测和动态环境下的空间推理与记忆能力，揭示主流模型的限制并提供未来研究平台。

Comments Accepted by AAAI 2026, 29 pages, 3 figures, 7 tables