机器人 / 具身智能

Martian World Model: Controllable Video Synthesis with Physically Accurate 3D Reconstructions

火星世界模型：可控视频合成与物理准确的3D重建

Longfei Li, Zhiwen Fan, Wenyan Cong, Xinhang Liu, Yuyang Yin, Matt Foutter, Panwang Pan, Chenyu You, Yue Wang, Zhangyang Wang, Yao Zhao, Marco Pavone, Yunchao Wei

机构 * BJTU（北京工业大学） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； HKUST（香港科技大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； XMU（厦门大学） ； SBU（雪城大学） ； USC（南加州大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 本文提出M3arsSynth和MarsGen，通过物理准确的3D重建生成逼真的火星视频，提升任务模拟与机器人训练的可视化效果。

Comments Project Page: https://marsgenai.github.io

Probing the effectiveness of World Models for Spatial Reasoning through Test-time Scaling

通过测试时缩放探查世界模型在空间推理中的有效性

Saurav Jha, M. Jehanzeb Mirza, Wei Lin, Shiqi Yang, Sarath Chandar

机构 * MILA – Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； Polytechnique Montréal（蒙特利尔理工学院） ； MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； Institute for Machine Learning, Johannes Kepler University Linz（林茨约瑟夫·夫兰克大学机器学习研究所） ； Nankai University（南开大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ViSA框架，通过可验证的微断言改进世界模型的空间推理能力，但发现当前模型在复杂任务中仍存在信息瓶颈。

Comments Extended abstract at World Modeling Workshop 2026

SPARTAN: A Sparse Transformer World Model Attending to What Matters

SPARTAN：一种稀疏变换器世界模型，聚焦关键要素

Anson Lei, Bernhard Schölkopf, Ingmar Posner

机构 * Applied AI Lab University of Oxford, UK（应用人工智能实验室牛津大学，英国） ； MPI for Intelligent Systems Tübingen, Germany（智能系统Max Planck研究所，图宾根，德国） 纠错

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

AI总结 SPARTAN通过稀疏正则化学习稀疏的交互图，提升世界模型对动态变化的适应能力与鲁棒性。

FieldSeer I: Physics-Guided World Models for Long-Horizon Electromagnetic Dynamics under Partial Observability

FieldSeer I：基于物理的世界模型用于在部分可观测性下的长时间电磁动态

Ziheng Guo, Fang Wu, Maoxiong Zhao, Chaoqun Fang, Yang Bu

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

AI总结 FieldSeer I通过几何条件的世界模型实现长时电磁动态预测，适用于光子设计的交互式数字双。