机器人 / 具身智能

ChronoDreamer: Action-Conditioned World Model as an Online Simulator for Robotic Planning

ChronoDreamer：基于动作的动态世界模型作为机器人规划的在线模拟器

Zhenhao Zhou, Dan Negrut

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

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

AI总结 ChronoDreamer通过时空变换器和视觉-语言模型，实现基于动作的动态世界模型，用于机器人规划中的安全动作预测与碰撞检测。

WorldRFT: Latent World Model Planning with Reinforcement Fine-Tuning for Autonomous Driving

WorldRFT: 通过强化微调的潜在世界模型进行自动驾驶的规划

Pengxuan Yang, Ben Lu, Zhongpu Xia, Chao Han, Yinfeng Gao, Teng Zhang, Kun Zhan, XianPeng Lang, Yupeng Zheng, Qichao Zhang

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

AI总结 WorldRFT通过强化学习微调提升自动驾驶规划性能，实现安全性和效率的双重优化。

Comments AAAI 2026, first version

SCA-LLM: Spectral-Attentive LLM-Based Wireless World Modeling for Agentic Communications

SCA-LLM：基于频谱-注意力的LLM无线世界建模用于智能通信

Ke He, Le He, Lisheng Fan, Xianfu Lei, Thang X. Vu, George K. Karagiannidis, Symeon Chatzinotas

机构 * Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SnT), University of Luxembourg（安全、可靠性与信任跨学科研究中心（SnT），卢森堡大学） ； School of Computer Science of Guangzhou University（广州大学计算机科学学院） ； School of Information Science and Technology, Institute of Mobile Communications, Southwest Jiaotong University（信息科学与技术学院，移动通信研究所，西南交通大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Aristotle University of Thessaloniki（电气与计算机工程系，塞萨洛尼基阿瑞斯托大学） ； Cyber Security Systems and Applied AI Research Center, Lebanese American University (LAU)（网络安全与应用人工智能研究中心，黎巴嫩美国大学） 纠错

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

AI总结 SCA-LLM通过频谱-注意力适配器将信道状态信息与LLM结合，实现无线世界建模，提升预测性能和零样本泛化能力。

Unifying Deep Predicate Invention with Pre-trained Foundation Models

统一深度谓词发明与预训练基础模型

Qianwei Wang, Bowen Li, Zhanpeng Luo, Yifan Xu, Alexander Gray, Tom Silver, Sebastian Scherer, Katia Sycara, Yaqi Xie

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； Computer Science and Engineering Division, University of Michigan（密歇根大学计算机科学与工程系） ； Department of Computer Science, University of Pittsburgh（匹兹堡大学计算机科学系） ； Centaur AI Institute（Centaur人工智能研究所） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Princeton University（普林斯顿大学电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 具身推理 ：robotics(abstract)；world model(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 UniPred通过双层学习框架统一深度谓词发明与预训练基础模型，提升机器人任务的可扩展性和灵活性。

Comments 18 pages, 11 figures

Large Language Models as Discounted Bayesian Filters

大语言模型作为折扣贝叶斯滤波器

Jensen Zhang, Jing Yang, Keze Wang

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种贝叶斯过滤框架，揭示大语言模型在动态环境中的信念更新机制，并提出提示策略以优化其先验校准。

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Super Encoding Network: Recursive Association of Multi-Modal Encoders for Video Understanding

超级编码网络：多模态编码器的递归关联用于视频理解

Boyu Chen, Siran Chen, Kunchang Li, Qinglin Xu, Yu Qiao, Yali Wang

机构 * Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； the School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出超级编码网络，通过递归关联多模态编码器提升视频理解性能，显著提升跟踪、识别、聊天和编辑等任务效果。