机器人 / 具身智能

Object-Centric World Models Meet Monte Carlo Tree Search

以对象为中心的世界模型与蒙特卡洛树搜索

Rodion Vakhitov, Leonid Ugadiarov, Aleksandr Panov

机构 * MIPT Moscow（莫斯科米斯托夫物理技术学院） ； AIRI（人工智能研究所） ； FRC CSC RAS（俄罗斯科学院计算机科学与应用数学研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出ObjectZero算法，通过对象中心表示和图神经网络，结合蒙特卡洛树搜索实现更有效的环境建模与强化学习。

What-If Analysis of Large Language Models: Explore the Game World Using Proactive Thinking

大型语言模型的What-If分析：通过前瞻性思维探索游戏世界

Yuan Sui, Yanming Zhang, Yi Liao, Yu Gu, Guohua Tang, Zhongqian Sun, Wei Yang, Bryan Hooi

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

AI总结 WiA-LLM通过前瞻性思维提升大型语言模型在复杂游戏环境中的决策能力，实现74.2%的预测准确率和更接近专家玩家的策略行为。