机器人 / 具身智能

Grounded World Model for Semantically Generalizable Planning

基于语义泛化的世界模型用于规划

Quanyi Li, Lan Feng, Haonan Zhang, Wuyang Li, Letian Wang, Alexandre Alahi, Harold Soh

机构 * Independent（独立） ； EPFL（瑞士联邦理工学院洛桑） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； NUS（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于视觉-语言对齐潜在空间的世界模型，用于改进视觉-运动模型控制，实现更广泛的语义泛化能力。

Zero-shot World Models Are Developmentally Efficient Learners

零 shot 世界模型是发展性高效学习者

Khai Loong Aw, Klemen Kotar, Wanhee Lee, Seungwoo Kim, Khaled Jedoui, Rahul Venkatesh, Lilian Naing Chen, Michael C. Frank, Daniel L. K. Yamins

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

AI总结 本文提出零 shot 视觉世界模型（ZWM），基于稀疏时间因子预测器、零 shot 估计和推理组合，展示了其在单个儿童第一人称经验中快速生成多物理理解基准能力，复现儿童发展行为特征，为高效灵活学习提供蓝图。

Learning Vision-Language-Action World Models for Autonomous Driving

学习视觉-语言-动作世界模型以实现自动驾驶

Guoqing Wang, Pin Tang, Xiangxuan Ren, Guodongfang Zhao, Bailan Feng, Chao Ma

机构 * MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能研究院教育部人工智能重点实验室） ； Central Research Institute, Huawei（华为中央研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出VLA-World模型，通过结合预测想象与反思推理提升自动驾驶的前瞻性。该模型利用生成的轨迹引导图像生成，并通过反思优化轨迹预测，实验表明其在规划和未来场景生成任务中优于现有方法。

Comments Accepted by CVPR2026 findings

One Life to Learn: Inferring Symbolic World Models for Stochastic Environments from Unguided Exploration

一次生命学习：从无指导探索中推断随机环境的符号世界模型

Zaid Khan, Archiki Prasad, Elias Stengel-Eskin, Jaemin Cho, Mohit Bansal

机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究所） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 本文提出OneLife框架，通过条件激活的程序法则在概率编程框架中推断随机环境的动态，实现从无指导探索中学习复杂环境的动力学，优于基线方法。

Comments Accepted to ICLR 2026. Project page: https://onelife-worldmodel.github.io/; 44 pages

WIMLE: Uncertainty-Aware World Models with IMLE for Sample-Efficient Continuous Control

WIMLE：具有IMLE的不确定性感知世界模型用于高效连续控制

Mehran Aghabozorgi, Alireza Moazeni, Yanshu Zhang, Ke Li

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

AI总结 WIMLE通过扩展IMLE至模型基于强化学习框架，学习随机多模世界模型并估计预测不确定性，提升了连续控制任务的样本效率和稳定性。

Comments Accepted at ICLR 2026. Website: https://mehranagh20.github.io/wimle/ Code: https://github.com/mehranagh20/wimle

Journal ref In Proceedings of the Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026), 2026

F3DGS: Federated 3D Gaussian Splatting for Decentralized Multi-Agent World Modeling

F3DGS：联邦3D高斯点云用于去中心化多智能体世界建模

Morui Zhu, Mohammad Dehghani Tezerjani, Mátyás Szántó, Márton Vaitkus, Song Fu, Qing Yang

机构 * University of North Texas（北德克萨斯大学） ； Budapest University of Technology and Economics（布达佩斯技术与经济大学） 纠错

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

AI总结 F3DGS通过联邦学习实现去中心化多智能体3D重建，利用共享几何框架和可见性感知聚合解决部分观测问题，实现分布式优化。

Comments Accepted to the CVPR 2026 SPAR-3D Workshop

X-World: Controllable Ego-Centric Multi-Camera World Models for Scalable End-to-End Driving

X-World: 可控的以自身为中心的多摄像头世界模型用于可扩展的端到端驾驶

Chaoda Zheng, Sean Li, Jinhao Deng, Zhennan Wang, Shijia Chen, Liqiang Xiao, Ziheng Chi, Hongbin Lin, Kangjie Chen, Boyang Wang, Yu Zhang, Xianming Liu

机构 * GWM Team（长城汽车团队） ； XPeng Inc.（小鹏汽车） 纠错

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

AI总结 X-World通过可控的多摄像头生成世界模型，实现高质量多视角视频生成，支持跨摄像头一致性、长时间动态稳定性和严格动作遵循，为可扩展的端到端驾驶评估提供基础。

Comments Technical Report

Uni-World VLA: Interleaved World Modeling and Planning for Autonomous Driving

Uni-World VLA：自主驾驶中的交织世界建模与规划

Qiqi Liu, Huan Xu, Jingyu Li, Bin Sun, Zhihui Hao, Dangen She, Xiatian Zhu, Li Zhang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Li Auto Inc.（理想汽车） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

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Uni-World VLA模型，通过交织未来帧预测与轨迹规划提升自主驾驶决策能力，结合单目深度信息增强场景预测。

Comments 22 pages, 8 figures. Submitted to ECCV 2026. Code will be released

Out of Sight but Not Out of Mind: Hybrid Memory for Dynamic Video World Models

视线之外但未被遗忘：动态视频世界模型的混合记忆

Kaijin Chen, Dingkang Liang, Xin Zhou, Yikang Ding, Xiaoqiang Liu, Pengfei Wan, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技Kling团队） 纠错

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

AI总结 本文提出混合记忆机制，解决动态主体消失后重现时的连续性问题，通过HM-World数据集和HyDRA架构提升视频世界模型的动态一致性与生成质量。

Comments Project Page: https://kj-chen666.github.io/Hybrid-Memory-in-Video-World-Models/ Code: https://github.com/H-EmbodVis/HyDRA

VLM-SAFE: Vision-Language Model-Guided Safety-Aware Reinforcement Learning with World Models for Autonomous Driving

VLM-SAFE: 基于世界模型的视觉-语言模型引导的安全强化学习用于自动驾驶

Yansong Qu, Zilin Huang, Zihao Sheng, Jiancong Chen, Yue Leng, Samuel Labi, Sikai Chen

机构 * Lyles School of Civil and Construction Engineering, Purdue University（普渡大学莱尔斯土木与建筑工程学院） ； Department of Civil and Environmental Engineering, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校土木与环境工程系） ； Google（谷歌） 纠错

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

AI总结 本文提出VLM-SAFE框架，通过观察-想象-评估-行动闭环，利用视觉语言模型提供语义安全信号，结合世界模型预测未来轨迹，优化策略以提升自动驾驶的安全性和效率。

Comments N/A

CounterScene: Counterfactual Causal Reasoning in Generative World Models for Safety-Critical Closed-Loop Evaluation

CounterScene: 生成世界模型中的反事实因果推理用于安全关键闭环评估

Bowen Jing, Ruiyang Hao, Weitao Zhou, Haibao Yu

机构 * Tuojing Intelligence（途京智能） ； King's College London（伦敦大学国王学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 CounterScene通过结构化反事实推理生成安全关键驾驶场景，通过因果对抗代理识别和冲突感知交互世界模型，提升长周期碰撞率并保持轨迹真实性。

Comments 28 pages, 7 figures

DynFlowDrive: Flow-Based Dynamic World Modeling for Autonomous Driving

DynFlowDrive: 基于流的动态世界建模用于自动驾驶

Xiaolu Liu, Yicong Li, Song Wang, Junbo Chen, Angela Yao, Jianke Zhu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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DynFlowDrive，通过流基于的动力学建模提升自动驾驶中的场景预测可靠性，引入稳定性感知的多模式轨迹选择策略，实验证明在nuScenes和NavSim基准上效果显著。

Comments 18 pages, 6 figs

Enactor: From Traffic Simulators to Surrogate World Models

Enactor：从交通模拟器到替代世界模型

Yash Ranjan, Rahul Sengupta, Anand Rangarajan, Sanjay Ranka

机构 * Department of CISE, University of Florida（佛罗里达大学计算机与信息科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于transformer的生成模型，用于捕捉交通参与者间的复杂交互并生成物理一致的轨迹，通过模拟循环测试，展示了在长时间范围内优于传统方法的性能。

VectorWorld: Efficient Streaming World Model via Diffusion Flow on Vector Graphs

VectorWorld: 通过向量图上的扩散流实现高效的流式世界模型

Chaokang Jiang, Desen Zhou, Jiuming Liu, Kevin Li Sun

机构 * University of Cambridge, Cambridge, United Kingdom（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 VectorWorld通过向量图上的扩散流实现高效的流式世界模型，解决了自动驾驶政策闭环评估中的初始化不匹配、采样延迟和运动可行性问题，提升了地图结构精度和闭环运行稳定性。

Comments Under Review

WorldVLM: Combining World Model Forecasting and Vision-Language Reasoning

WorldVLM：结合世界模型预测与视觉语言推理

Stefan Englmeier, Katharina Winter, Fabian B. Flohr

机构 * Munich University of Applied Sciences（慕尼黑应用科学大学） 纠错

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

AI总结 WorldVLM结合视觉语言模型与世界模型，通过统一架构提升自动驾驶中的环境预测与决策能力，解决空间理解受限问题。

Comments 8 pages, 6 figures, 5 tables; submitted to IEEE

Imagine-then-Plan: Agent Learning from Adaptive Lookahead with World Models

想象后再计划：基于世界模型的自适应前瞻学习 agent 学习框架

Youwei Liu, Jian Wang, Hanlin Wang, Beichen Guo, Wenjie Li

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

AI总结 本文提出Imagine-then-Plan框架，通过自适应前瞻机制提升agent在复杂任务中的推理能力，实验表明其优于现有方法。

The Boiling Frog Threshold: Criticality and Blindness in World Model-Based Anomaly Detection Under Gradual Drift

青蛙沸腾阈值：世界模型基于异常检测中的临界性与盲目性

Zhe Hong

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 研究揭示了世界模型在异常检测中的临界阈值，发现检测阈值受噪声底座、检测器和环境动态的三重交互影响，且正弦漂移无法被检测到。

Comments 10 pages, 5 figures, preprint

Ego-Vision World Model for Humanoid Contact Planning

人形机器人接触规划的视角世界模型

Hang Liu, Yuman Gao, Sangli Teng, Yufeng Chi, Yakun Sophia Shao, Zhongyu Li, Maani Ghaffari, Koushil Sreenath

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校） ； 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)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出了一种结合学习世界模型与MPC的框架，用于提升人形机器人在复杂环境中的接触规划能力，实现更高效和稳健的多任务执行。

Kinematics-Aware Latent World Models for Data-Efficient Autonomous Driving

具备运动学意识的潜在世界模型用于数据高效的自动驾驶

Jiazhuo Li, Linjiang Cao, Qi Liu, Xi Xiong

机构 * Key Laboratory of Road and Traffic Engineering, Ministry of Education, Tongji University（道路与交通工程重点实验室，教育部，同济大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种具备运动学意识的潜在世界模型框架，通过整合车辆运动学信息提升自动驾驶的样本效率和驾驶性能。

Comments 6 pages, 5 figures. Under review at IEEE ITSC

Rethinking Driving World Model as Synthetic Data Generator for Perception Tasks

重新思考驾驶世界模型作为感知任务的合成数据生成器

Kai Zeng, Zhanqian Wu, Kaixin Xiong, Xiaobao Wei, Xiangyu Guo, Zhenxin Zhu, Kalok Ho, Lijun Zhou, Bohan Zeng, Ming Lu, Haiyang Sun, Bing Wang, Guang Chen, Hangjun Ye, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Xiaomi EV（小米电动车） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Beijing Key Laboratory of Data Intelligence and Security (Peking University)（北京数据智能与安全重点实验室（北京大学）） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

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

AI总结 Dream4Drive通过生成高质量的合成数据提升自动驾驶感知任务性能

Journal ref ICLR 2026

Discrete World Models via Regularization

通过正则化构建离散世界模型

Davide Bizzaro, Luciano Serafini

机构 * University of Padua（帕多瓦大学） ； Fonadazione Bruno Kessler（布鲁诺·凯斯勒基金会） 纠错

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

AI总结 DWMR通过正则化方法实现无监督布尔世界模型学习，提高表示准确性和转换性能。

Foundation World Models for Agents that Learn, Verify, and Adapt Reliably Beyond Static Environments

为能够学习、验证和在动态环境中适应的智能体构建基础世界模型

Florent Delgrange

机构 * AI Lab, Vrije Universiteit Brussel \& Flanders Make Brussels Belgium ； AI Lab, Vrije Universiteit Brussel \& Flanders Make 纠错

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

AI总结 本文提出基础世界模型，通过可学习奖励模型、自适应形式验证、在线抽象校准和测试时合成，使智能体在动态环境中可靠学习、验证和适应。

Comments AAMAS 2026, Blue Sky Idea Track. 4 pages, 1 Figure

VCWorld: A Biological World Model for Virtual Cell Simulation

VCWorld：一种用于虚拟细胞模拟的生物世界模型

Zhijian Wei, Runze Ma, Zichen Wang, Zhongmin Li, Shuotong Song, Shuangjia Zheng

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

AI总结 VCWorld通过整合生物学知识与大语言模型的推理能力，构建了可解释的虚拟细胞模拟模型，实现了对细胞扰动的高效预测和机理阐释。

Comments Accepted at ICLR 2026

NRSeg: Noise-Resilient Learning for BEV Semantic Segmentation via Driving World Models

NRSeg: 通过驾驶世界模型实现噪声鲁棒的BEV语义分割学习

Siyu Li, Fei Teng, Yihong Cao, Kailun Yang, Zhiyong Li, Yaonan Wang

机构 * School of Artificial Intelligence and Robotics and the National Engineering Research Center of Robot Visual Perception and Control Technology, Hunan University（人工智能与机器人学院和机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心，湖南大学） 纠错

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

AI总结 NRSeg通过驾驶世界模型生成的合成数据增强BEV语义分割学习，提出PGCM、BiDPP和HLSE模块以提升模型鲁棒性和分割性能。

Comments Accepted to IEEE Transactions on Image Processing (TIP). The source code will be made publicly available at https://github.com/lynn-yu/NRSeg

Cold-Start Personalization via Training-Free Priors from Structured World Models

冷启动个性化通过从结构化世界模型中训练无关先验进行个性化

Avinandan Bose, Shuyue Stella Li, Faeze Brahman, Pang Wei Koh, Simon Shaolei Du, Yulia Tsvetkov, Maryam Fazel, Lin Xiao, Asli Celikyilmaz

机构 * Meta ； University of Washington（华盛顿大学） ； Allen Institute for AI（人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 Pep通过结构化世界模型和贝叶斯推断实现冷启动个性化，相比强化学习更高效且能更准确预测用户偏好。

Comments 24 pages, 4 figures, 4 tables

Debugging code world models

调试代码世界模型

Babak Rahmani

机构 * Tübingen AI Center, University of Tübingen, Microsoft Research（图宾根人工智能中心、图宾根大学、微软研究院） 纠错

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

AI总结 代码世界模型通过模拟程序执行来预测运行时状态，研究发现其在长周期状态跟踪中存在token预算耗尽和字符串状态处理的局限性，提出改进监督和状态表示的方向。

Comments 8 pages, 4 figures, under review in conference

Self-Improving World Modelling with Latent Actions

具有潜在动作的自我改进世界建模

Yifu Qiu, Zheng Zhao, Waylon Li, Yftah Ziser, Anna Korhonen, Shay B. Cohen, Edoardo M. Ponti

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Nvidia Research（Nvidia研究） ； University of Groningen（格罗宁根大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 SWIRL通过将动作视为潜在变量，结合前向世界建模和逆动态建模，实现了对LLM和VLM的自我改进世界建模，在多个基准测试中取得了显著提升。

Self-Supervised JEPA-based World Models for LiDAR Occupancy Completion and Forecasting

基于JEPA的世界模型的自监督LiDAR占用完成与预测

Haoran Zhu, Anna Choromanska

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） 纠错

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AD-LiST-JEPA，一种基于JEPA框架的自监督世界模型，用于自动驾驶中通过LiDAR数据预测未来时空演变，并在占用完成与预测任务中验证其有效性。

The Observer Effect in World Models: Invasive Adaptation Corrupts Latent Physics

世界模型中的观测效应：侵入性适应破坏潜在物理

Christian Internò, Jumpei Yamaguchi, Loren Amdahl-Culleton, Markus Olhofer, David Klindt, Barbara Hammer

机构 * Bielefeld University（比勒菲尔德大学） ； Tokyo Institute of Technology（东京技术大学） ； Simplex, Astera Institute（Simplex，Astera研究所） ； Honda Research Institute EU（本田欧洲研究院） ； Cold Spring Harbor Laboratory（冷泉港实验室） 纠错

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

AI总结 研究提出非侵入性评估方法PhyIP，发现低误差下的潜在结构可线性解码，而基于适应的评估会破坏结构，表明低容量探测器更准确。

MIND: Benchmarking Memory Consistency and Action Control in World Models

MIND：世界模型中内存一致性与动作控制的基准测试

Yixuan Ye, Xuanyu Lu, Yuxin Jiang, Yuchao Gu, Rui Zhao, Qiwei Liang, Jiachun Pan, Fengda Zhang, Weijia Wu, Alex Jinpeng Wang

机构 * CSU-JPG, Central South University（中南大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 MIND提出首个开放域闭环基准，评估世界模型的内存一致性和动作控制能力，揭示当前模型在长期记忆保持和动作空间泛化上的挑战。