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视觉与机器人

机器人 / 具身智能

机器人、具身智能、机器人学习、操作、导航和具身世界模型。

2026-08-27 至 2026-08-27 共收录 15 信号源:cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG

1. 具身推理 15 篇

2608.25927 2026-08-27 cs.CV cs.AI cs.CL 新提交 88%

Code World Model: Coding Agent as World Brain

代码世界模型:作为世界大脑的编码智能体

Yiwen Chen, Guosheng Lin, Chi Zhang

机构 * Westlake AGI Lab(西湖AGI实验室)

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

AI总结 本文提出Code World Model框架,以编码智能体为世界大脑生成可执行代码维持世界状态,结合视频模型实现视觉渲染,在游戏数据微调后取得良好效果,为开放式世界模型提供新路径。

Comments Project Page: this https URL (https://buaacyw.github.io/cwm/)

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2608.25572 2026-08-27 cs.RO cs.AI 新提交 81%

ConfAL-WM: Confidence-Guided Active Learning for Action-Conditioned World Models

ConfAL-WM:用于动作条件世界模型的置信度引导主动学习

Xiang Liu, Sen Cui, Changshui Zhang

机构 * Tsinghua University(清华大学)

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

AI总结 针对动作条件世界模型在新场景下的局部错误问题,提出ConfAL-WM框架,基于EVAC和UNet实现置信度引导的高效数据选择与局部训练增强,在RoboTwin2.0上验证了其提升训练效率与预测质量的效果。

Comments Project page: this https URL (https://ConfAL-WM.github.io)

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2512.10226 2026-08-27 cs.CV cs.RO 版本更新 81%

Latent Chain-of-Thought World Modeling for End-to-End Driving

潜在链式思维世界建模用于端到端驾驶

Shuhan Tan, Kashyap Chitta, Yuxiao Chen, Ran Tian, Yurong You, Yan Wang, Wenjie Luo, Yulong Cao, Philipp Krahenbuhl, Marco Pavone, Boris Ivanovic

机构 * UT Austin(得克萨斯大学奥斯汀分校) NVIDIA(英伟达) Stanford University(斯坦福大学)

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

AI总结 本文提出Latent-CoT-Drive模型,通过潜在语言整合链式思维推理与决策,提升驾驶性能与安全性,实现更快推理和更优轨迹质量。

Comments Accepted to CVPR 2026

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2608.25017 2026-08-27 cs.LG 新提交 79%

Rollout-Decoded Reconstruction for Long-Horizon Prediction in Latent World Models

用于潜在世界模型长时序预测的回推解码重构

Rishi Shah, Rishav Shrestha

机构 * E3A Healthcare(E3A医疗保健公司)

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

AI总结 本文提出回推解码重构(RDR)损失项,提升了潜在世界模型在混沌Kuramoto-Sivashinsky方程上的长时序预测性能,参数规模不变且仅增加训练开销。

Comments 15 pages, 6 figures

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2608.23720 2026-08-27 cs.CV 版本更新 79%

Platonic Representation Hypothesis on World Models

世界模型的柏拉图式表征假说

Wenhow Li, Chengwei MA, Hui Xiong, Ying-Cong Chen, Lei Zhang

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

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/). Corrected author metadata formatting and updated the project-page link presentation in the abstract; manuscript content and results unchanged

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2606.05925 2026-08-27 cs.AI 版本更新 79%

Towards World Models in Biomedical Research

迈向生物医学研究的世界模型

Guangyu Wang, Jingkun Yue, Siqi Zhang, Yu Liu, Xiaoyu Wang, Mingyuan Meng, Changwei Ji, Zongbo Han, Yulin Wang, Yang Yue, Frank Fu, Ting Chen, Song Wu, Ziwei Liu, Jiangning Song, Ming Li, Gao Huang, Xiaohong Liu, Athanasios Vasilakos, Xingcai Zhang, Ping Zhang, Yong Li

机构 * State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China(网络与交换技术国家重点实验室,北京邮电大学,北京,中国) Department of Engineering Science, University of Oxford, Oxford, United Kingdom(英国牛津大学工程科学系,牛津,英国) Institute of Medical Artificial Intelligence, South China Hospital, Medical School, Shenzhen University, Shenzhen, Guangdong, China(医学人工智能研究所,南方医院,医学学院,深圳大学,深圳,广东,中国) Zhongguancun Academy & Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence, Beijing, China(中关村学院及中关村人工智能研究院,北京,中国) Beijing National Research Center for Information Science and Technology (BNRist), Tsinghua University, 100084, Beijing, China(北京信息科学与技术国家研究中心(BNRist),清华大学,100084,北京,中国) Department of Chemical and Nano Engineering, University of California, San Diego, La Jolla, CA, USA(美国加州大学圣地亚哥分校化学与纳米工程系,La Jolla,CA,美国) Nanyang Technological University, Singapore(新加坡南洋理工大学) Monash Biomedicine Discovery Institute and Department of Biochemistry and Molecular Biology, Monash University, Melbourne, Victoria, Australia(莫纳什大学生物医学发现研究所和生物化学与分子生物学系,墨尔本,维多利亚,澳大利亚) David R. Cheriton School of Computer Science, University of Waterloo, Waterloo, Ontario, Canada(加拿大滑铁卢大学戴维·R·切里顿计算机科学学校,滑铁卢,安大略,加拿大) Department of ICT and Center for AI Research, University of Agder (UiA), Jon Lilletuns vei 9, Grimstad, Norway(挪威阿格德大学(UiA)信息与通信技术系及人工智能研究中心,Jon Lilletuns vei 9,Grimstad,挪威) Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing, China(清华大学电子工程系,北京,中国)

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

AI总结 提出生物医学世界模型作为AI驱动发现的新范式,通过学习分子、细胞、组织和临床状态的潜在表征及干预条件动态,实现未来轨迹模拟,并探讨其在虚拟细胞、类器官、虚拟患者和手术模拟等应用中的潜力。

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2602.14857 2026-08-27 cs.AI 版本更新 79%

World Models for Policy Refinement in StarCraft II

为《星际2》政策细化设计的世界模型

Yixin Zhang, Ziyi Wang, Yiming Rong, Haoxi Wang, Jinling Jiang, Shuang Xu, Haoran Wu, Shiyu Zhou, Bo Xu

机构 * The Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(认知与决策智能复杂系统重点实验室,自动化研究所,中国科学院) School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences(人工智能学院,中国科学院大学)

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

AI总结 StarWM为《星际2》政策细化设计的世界模型,通过预测未来观察和结构化文本表示提升策略决策性能。

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2608.25479 2026-08-27 cs.CV cs.AI 新提交 73%

4DStreamCtrl: Interactive Video Generation with Online 4D Control

4DStreamCtrl:基于在线4D控制的交互式视频生成

Shiqian Li, Chenguo Lin, Zhiguang Liu, Yu Tang, Jiarong Ou, Rui Chen, Yixin Zhu

机构 * Peking University(北京大学) Tencent Hunyuan(腾讯混元)

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

AI总结 4DStreamCtrl将相机运动、物体轨迹与深度统一为3D点轨迹表示,结合蒸馏的因果流式模型,首次实现交互式4D可控实时视频生成,精度与效率均优于现有方法。

Comments 23 pages

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2608.22149 2026-08-27 cs.RO cs.AI 版本更新 73%

Meta-Ctrl: Guaranteed Plan Generation by Decoupling Syntactic and Semantic Constraints

Meta-Ctrl:通过分离句法与语义约束实现带保证的规划生成

Gwen Yidou-Weng, Edward Sun, Tianyi Ma, Metin Alp Dogan, Benjie Wang, Allen Peng, Guy Van den Broeck, Yuchen Cui

机构 * Michigan State University(密歇根州立大学) University of California Los Angeles(加利福尼亚大学洛杉矶分校)

专题命中 具身推理 :embodied agent(abstract,abstract_cn);分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 Meta-Ctrl是一种约束解码框架,通过引入元标记分离句法与语义约束,在保证规划满足约束的同时保留语言模型的规划质量,在WAH-NL数据集和真实桌面机器人上均取得优于GPT-4的效果。

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2602.12065 2026-08-27 cs.RO 版本更新 70%

Scene2Demo: Self-Evolving Embodied Data Generation via Object-Action Graph

具身学习的可扩展任务生成:基于 affordance 的任务世界

Xiang Liu, Sen Cui, Guocai Yao, Zhong Cao, Jingheng Ma, Min Zhang, Changshui Zhang

专题命中 具身推理 :robot learning(abstract);robotic(abstract);分类 cs.RO

AI总结 本文提出 AGT-World 框架,通过结构化图方法实现任务空间的精确分解,并结合混合反馈机制实现策略的自进化,从而提升机器人任务生成的可扩展性和泛化能力。

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2608.25956 2026-08-27 cs.CV 新提交 57%

4DGS-WAM: Bridging Past and Future with an Object-Centric World Action Model based on 4D Gaussian Splatting

4DGS-WAM:基于4D高斯溅射的以对象为中心的世界动作模型,连接过去与未来

Yueen Ma, Zenglin Xu, Irwin King

机构 * The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Shanghai Academy of AI for Science(上海人工智能科学研究院) Fudan University(复旦大学)

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

AI总结 本研究提出基于4D高斯溅射的以对象为中心的世界动作模型4DGS-WAM,将2D观测转为持久4D表示,复用静态内容以聚焦动态对象演化,在KITTI-MOT上完成短程预测与过去重建评估。

Comments This is a work in progress

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2608.24044 2026-08-27 cs.LG 版本更新 57%

JEPA-x: 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

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2608.16287 2026-08-27 cs.LG 版本更新 57%

SCALE: State-Calibrated Latent Embeddings for JEPA Planning in the Right Geometry

SCALE:用于正确几何空间中JEPA规划的状态校准潜在嵌入

Jiaming Hu, Yan Zheng, Tian Wang

机构 * Boston University(波士顿大学) Unity Technologies(Unity科技公司)

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

AI总结 该研究提出SCALE正则化器,为LeWM表示校准几何属性,在多任务、多求解器和多计算预算下均提升规划性能,证明规划依赖信息对几何的塑造作用。

Comments 15 pages, 2 figures

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2606.03314 2026-08-27 cs.CV 版本更新 57%

TASE: Truncation-Aware Semantic Embeddings for 3D Scene Understanding and Editing

TASE: 用于3D场景理解与编辑的截断感知语义嵌入

Tim-Felix Faasch, Jochen Kall, Lucas Nunes, Jens Behley, Cyrill Stachniss

机构 * Bosch Research(博世研究院) Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen(亚琛工业大学) University of Bonn(波恩大学)

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

AI总结 提出TASE方法,通过将预训练的2D语义特征投影到截断感知嵌入空间,结合尺度和平移等变损失,实现可控的3D场景文本驱动编辑,在大几何修改任务上显著优于现有方法。

Comments Code: this https URL (https://github.com/boschresearch/TASE)

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2608.25728 2026-08-27 cs.DC 新提交 50%

A Spatially-Aware Publish-Subscribe Middleware for IoT Applications

面向物联网应用的空间感知发布-订阅中间件

Philipp Ungrund, Kurt Rothermel, Sukanya Bhowmik

专题命中 具身推理 :world model(abstract)

AI总结 针对物联网应用中空间感知中间件缺失的问题,提出基于 MQTT5 协议的空间感知发布-订阅中间件,实验验证其效率高、开销小且可部署于现有 IoT 设备。

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