机器人 / 具身智能

Do Robotic World Models Really Follow Actions? Diagnosing and Aligning Action-Conditioned Generation for Policy Learning

机器人世界模型真的会遵循动作吗？面向策略学习的动作条件生成诊断与对齐

Sixiang Chen, Jiaming Liu, Jixian Wu, Yichen Guo, Tinghao Wang, Siyuan Qian, Hao Chen, Jiajun Cao, Jian Tang, Shanghang Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics（北京人形机器人创新中心） ； New York University（纽约大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 本文针对动作条件世界模型的动作遵循问题，提出WorldEcho诊断工具与WorldSync改进方法，经实验验证WorldSync可提升动作遵循性能，作为可靠模拟器助力策略改进并提高任务成功率。

Game2World Engine: Unlocking In-the-Wild Gameplay Videos for World Model Training

Game2World引擎：解锁野外游戏视频用于世界模型训练

Wenxuan Shen, Dongna Jin, Dongping Chen

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

AI总结 针对游戏视频界面干扰世界模型训练的问题，提出GameUI-Taxonomy与G2WEngine框架构建Game2World数据集，研发无掩码UI去除模型GameCleaner，提升了世界模型训练效果与UI去除性能。

Comments We are currently building Gaming World Model and data engine that transfers game dynamics to robotics. Feel free to contact Dongping Chen (dongpingchen0612@gmail.com) if you are interested in research collaboration or financial support

LeFlow: Generative Latent Flow Planning for World Models

LeFlow：面向世界模型的生成式潜在流规划

Hsiang-Wei Huang, Jianxu Shangguan, Junbin Lu, Jenq-Neng Hwang

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出LeFlow，它从世界模型学习可复用潜在轨迹先验，将规划转为条件潜在轨迹生成，在四个目标条件像素控制基准中提升规划成功率并大幅减少规划时间。

Platonic Representation Hypothesis on World Models

世界模型的柏拉图式表征假说

Wenhow Li (1), Chengwei MA (1), Hui Xiong (1), Ying-Cong Chen (1), Lei Zhang (1) ((1) The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou), Guangzhou, China)

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 该研究针对世界模型的表征性质，提出预测一致性假设，通过DINO-WM实验发现性能良好的世界模型会形成几何相似的内部结构，且模型特征可跨模型映射，证实预测一致性能促进共享潜在结构的形成。

Comments 18 pages, 10 figures, 2 tables. Wenhow Li and Chengwei MA contributed equally. Project page: this https URL (https://sellerbubble.github.io/platonic-representation-hypothesis-on-world-models/)

Model Discovery Agent: LLM-assisted Bayesian experiment design for data-efficient discovery of mechanistic world models

模型发现智能体：用于数据高效发现机制世界模型的大语言模型辅助贝叶斯实验设计

Kevin Murphy

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

AI总结 该研究提出模型发现智能体（MDA），结合LLM与贝叶斯机制，在少量干预下发现机制世界模型，在三类基准上实现数据高效模型学习与可靠干预预测的SOTA性能。

Comments v4: Major update! Fixed a leak in the prompts for physics and chemistry benchmarks and re-ran experiments (fortunately results did not change much), added Boxing Gym benchmark (requires generating NumPyro code), significantly simplified the figures and evaluation protocol, reframed the narrative around SMC^3, polished the presentation

Finite-Sample Metric Non-Collapse for Geometrically Supervised Latent World Models in Control

用于控制的学习型世界模型中的度量非崩溃：逼近理论、有限样本几何保证与确定性规划迁移

Alain Bensoussan, Minh-Nhat Phung, Minh-Binh Tran

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

AI总结 该研究为非线性确定性控制系统的学习型世界模型构建三部分数学理论，含逼近理论、有限样本几何保证及确定性规划迁移方法，通过数值实验验证了相关方法的有效性。

Comments Revised version prepared in response to the editorial assessment. The main manuscript is 32 pages; detailed mathematical derivations have been moved to the accompanying Supplementary Material. The principal results and contributions are strengthened and clarified

GeoWAM: Visual Geometry World Action Models for Autonomous Driving

GeoWAM：面向自动驾驶的视觉几何世界动作模型

Yiren Lu, Xin Ye, Jiaming Liu, Philip Jacobson, Jin Yao, Yi-chung Chen, Liam Merino, Dhruva Dixith Kurra, Min Cai, Tom Lampo, Yu Yin, Danhua Guo, Burhan Yaman

机构 * Uber AV Labs（优步自动驾驶实验室） ； Case Western Reserve University（凯斯西储大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出 GeoWAM，一种用于自动驾驶的视觉几何世界动作模型，通过预训练预测未来场景几何来学习动力学，经评估其生成的驾驶策略比图像基方案更强，确立未来几何预测为自动驾驶有效预训练目标。

Comments Project page: this https URL (https://yiren-lu.com/project_pages/geowam/)

XP-JEPA: Cross-Predictive Physics Grounding for Forecastable Latent Dynamics

XP-JEPA：用于可预测潜在动力学的交叉预测物理基础

Kehan Wen, Ziming Li, Siyuan Luo, Fan Shi

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

AI总结 XP-JEPA通过将视觉与物理表征交叉预测，提升了潜在动力学的可预测性，在多任务套件上降低了展开漂移并提高了控制成功率，无需特权输入即可实现更优的基于展开的控制性能。

Comments Under review

Primate vision reveals a missing principle for robust dynamic AI

灵长类视觉揭示了鲁棒动态人工智能缺失的原理

Matteo Dunnhofer, Christian Micheloni, Kohitij Kar

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

AI总结 该研究对比人类与猕猴视觉及相关神经网络，发现预测世界模型兼具跨外观泛化与高神经保真度，提出将运动逐步整合到物体表征是鲁棒动态视觉的关键原理。

Do LLMs Understand Limit Order Book Dynamics?

大型语言模型（LLM）是否理解限价订单簿（LOB）动态？

Junxiao Chen, Paul Glasserman

机构 * Columbia Business School（哥伦比亚商学院） 纠错

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

AI总结 本研究测试基于LOB数据训练的LLM，发现其隐式世界模型未掌握LOB状态，导致预测有偏且存在虚假可预测性，为此将相关测试扩展至LOB的随机动态环境。

Observability Engineering: From Measurement to Information Generation in Active Sensing Systems

从快照感知到持久电磁世界建模：一种面向ISAC的生成空间视角

Pin-Han Ho, Limei Peng

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

AI总结 本文提出一种基于生成空间的毫米波感知框架，通过低维激励空间实现灵活、可扩展的持续电磁世界建模，避免了快照感知的局限性。

Comments 7 pages, 6 figures/tables