机器人 / 具身智能

Cross-View World Models

跨视角世界模型

Rishabh Sharma, Gijs Hogervorst, Wayne E. Mackey, David J. Heeger, Stefano Martiniani

机构 * Simons Center for Computational Physical Chemistry（Simon计算物理化学中心） ； Center for Soft Matter Research, Department of Physics（软物质研究中心，物理系） ； Statespace Labs, Inc.（Statespace公司） ； Center for Neural Science, New York University（神经科学中心，纽约大学） ； Department of Psychology, New York University（心理学系，纽约大学） ； Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University（Courant数学科学研究所，纽约大学） 纠错

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

AI总结 本文提出跨视角世界模型，通过多视角预测训练智能体在不同视角下进行规划，提升空间感知与多智能体协作能力。

Comments 12 pages, 7 figures

MosaicThinker: On-Device Visual Spatial Reasoning for Embodied AI via Iterative Construction of Space Representation

MosaicThinker: 通过迭代构建空间表示实现设备端具身AI的视觉空间推理

Haoming Wang, Qiyao Xue, Weichen Liu, Wei Gao

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） 纠错

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

AI总结 MosaicThinker通过迭代构建空间表示，提升设备端具身AI在复杂跨帧空间推理任务中的准确性。

Interpreting Physics in Video World Models

视频世界模型中的物理解释

Sonia Joseph, Quentin Garrido, Randall Balestriero, Matthew Kowal, Thomas Fel, Shahab Bakhtiari, Blake Richards, Mike Rabbat

机构 * FAIR, Meta Superintelligence Labs ； Mila \& McGill University ； Kempner Institute, Harvard University 纠错

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

AI总结 该研究通过分析视频模型内部的物理表示，发现其采用分布式表示而非分解表示，揭示了物理信息在模型中的涌现机制和组织方式。

Vision-Centric 4D Occupancy Forecasting and Planning via Implicit Residual World Models

基于隐式残差世界模型的视觉导向4D占用预测与规划

Jianbiao Mei, Yu Yang, Xuemeng Yang, Licheng Wen, Jiajun Lv, Botian Shi, Yong Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出IR-WM，通过隐式残差世界模型提升自动驾驶中的4D占用预测与轨迹规划精度。

Comments ICRA 2026

Neural Sabermetrics with World Model: Play-by-play Predictive Modeling with Large Language Model

基于世界模型的神经棒球统计学：利用大语言模型进行逐局预测建模

Young Jin Ahn, Yiyang Du, Zheyuan Zhang, Haisen Kang

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

AI总结 本文提出基于世界模型的神经棒球统计学，利用大语言模型预测棒球比赛发展，实验证明其在预测投球和挥棒决策上的有效性。

LocDreamer: World Model-Based Learning for Joint Indoor Tracking and Anchor Scheduling

LocDreamer：基于世界模型的联合室内跟踪与锚点调度学习

Geng Wang, Zhouyou Gu, Shenghong Li, Peng Cheng, Jihong Park, Branka Vucetic, Yonghui Li

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)

AI总结 LocDreamer通过基于世界模型的框架，实现了联合室内目标跟踪与高效锚点调度，显著提升跟踪精度与资源利用效率。

Journal ref AAAI-26 Workshop Machine Learning for Wireless Communication and Networks (ML4Wireless), 2026

Reinforcement World Model Learning for LLM-based Agents

基于强化学习的世界模型学习用于基于大语言模型的智能体

Xiao Yu, Baolin Peng, Ruize Xu, Yelong Shen, Pengcheng He, Suman Nath, Nikhil Singh, Jiangfeng Gao, Zhou Yu

机构 * Columbia University, New York（哥伦比亚大学） ； Microsoft Research, Redmond（微软研究院） ； Dartmouth College, Hanover（达特茅斯学院） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于强化学习的世界模型学习方法，用于提升基于大语言模型的智能体在环境动态适应和预测方面的性能。

Comments fixed Nikhil Singh's affiliation