机器人 / 具身智能

Hydra-0: Action Flow for Generalist World Modeling and Control

Hydra-0：面向通用世界建模与控制的动作流

Hongyu Li, Bowen Wen, Xinghao Zhu, Yixuan Wang, Yilun Du, Yunzhu Li, George Konidaris, Stan Birchfield, Soha Pouya, Chenran Li, Yan Chang

机构 * NVIDIA（英伟达） ； Brown University（布朗大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出Hydra-0通用世界模型，以动作流为条件实现跨实体、任务等的通用建模控制，在RoboLab基准获高相关性，还涌现出逆模式，可助力机器人控制。

Comments Project page: https://nvidia-isaac.github.io/video_to_data/hydra-0/

WONDER: A Radio World Model-based Negotiation Framework for Multi-Agent UAV Coverage Optimization

WONDER：一种基于无线电世界模型的多智能体无人机覆盖优化协商框架

Jiahao Huang, Rongpeng Li, Zhifeng Zhao, Guoru Ding, Honggang Zhang

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

AI总结 针对灾后无线覆盖中断问题，提出基于JEPA无线电世界模型与PPO演员交替更新的WONDER框架，在含62个城市场景的RadioDynamics仿真中，其平衡得分0.870，覆盖优于STACCA且保持无人机全连通。

SCOPE: Score-Isolated Agentic Optimization for Video World Models

SCOPE：用于视频世界模型的分数隔离智能体优化

Yuhua Jiang, Jiaming Wang, Qingbin Liu, Feifei Gao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 本研究针对视频世界模型推理时改进的评估难题，提出SCOPE框架，通过类型化状态更新与冻结策略实现可审计适应，在Physics-IQ基准上较冻结基线提升+14.24，同时揭示推理时更新的益处需原则性部署机制。

ActSWM: Action-Sensitive World Models for Long-Horizon Planning in Open-World Games

ActSWM：面向开放世界游戏长视界规划的动作敏感型世界模型

Zhenfeng Gan, ZiTong Zeng, Jiajun Cheng, Yeke Song, Yongyi Tang, Xueqian Wang

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

AI总结 针对开放世界游戏长视界规划的上下文崩塌问题，提出动作敏感型世界模型ActSWM，通过约束隐式回滚保留动作依赖差异，提升了任务成功率与动作恢复能力。

Comments 10 pages, 5 figures

DrivingWorld: Constructing World Model for Autonomous Driving via Video GPT

DrivingWorld：通过视频GPT构建自动驾驶领域的世界模型

Xiaotao Hu, Mingkai Jia, Xiaoyang Guo, Qian Zhang, Xiao-xiao Long, Wei Yin

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

AI总结 本文提出名为DrivingWorld的自动驾驶GPT风格世界模型，通过时空融合等策略提升视频生成质量与时长，实现更优的可控未来视频生成效果。

Journal ref ICPR 2026

PlayWorld: Benchmarking World Models with Agent Players over Long-Horizon Objectives

PlayWorld：基于智能体玩家的长程目标世界模型基准测试

Kaixin Ding, Xi Chen, Minghong Cai, Zhiyuan Xu, Yiyang Wang, Yuxiang Lu, Junyi Li, Shuyang Chen, Yuan Gao, Xin Tao, Pengfei Wan, Hengshuang Zhao

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

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

AI总结 该研究针对现有世界模型跨模型公平比较的难题，推出含171个场景的PlayWorld基准，通过多模态智能体玩家从多维度评估9种先进世界模型，发现其长程交互式目标表现仍不可靠。

Comments project page: https://kxding.github.io/project/PlayWorld/

Diagnosing JEPA World Models with Action-Conditioned Predictive Consistency

用动作条件预测一致性诊断JEPA世界模型

Guo An, Zijing Wu, Honghua Dong, Yuhao Yan, Zixuan Gui, Haochong Chen, Shanzhao Ruan, Xiang Wang, Yurong Ling, Qi Tian

机构 * Huawei（华为） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东省人工智能与数字经济实验室（深圳）） 纠错

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

AI总结 本研究针对JEPAs世界模型易受视觉扰动影响的问题，提出动作条件预测一致性（ACPC）诊断方法，定义IR与SR指标，经四视觉控制任务实验验证其可预测扰动带来的预测及代价变化。

Scaling Automatic Research Agents via World Models

通过世界模型扩展自动研究智能体

Xiyuan Yang, Sheikh Sarwar, Jingru Cheng, Zhan Shi, Duanshun Li, Huiyuan Chen, Haiyang Zhang, Chenlei Guo, Jingrui He, Zhenyu Liao

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Amazon（亚马逊公司） 纠错

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

AI总结 针对自动研究智能体扩展时的训练瓶颈，提出WMRL方法，结合两种缓解措施提升收敛性，训练加速3-4倍且性能优于更大规模智能体，还可迁移至多类任务。

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 v3: further improve app A (algorithm pseudocode), add new app G (further related work) - (main text unchanged)

How Can Driving World Models Do Counterfactual Prediction?

驾驶世界模型如何能进行反事实预测？

Jiaru Zhang, Can Cui, Yi Xu, Xin Ye, Ruqi Zhang, Ziran Wang

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Bosch Center for Artificial Intelligence（博世人工智能中心） 纠错

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

AI总结 本文指出驾驶世界模型的反事实预测目标与直接动作条件预测存在根本差距，构建基准验证该问题，并提出简单无训练流程提升反事实预测效果，呼吁开发更好的相关方法。

VIScore: Diagnosing Planning-Relevant Quality in Latent World Models

VIScore：诊断潜在世界模型中与规划相关的质量

Haiyu Wu, Randall Balestriero, Morgan Levine

机构 * Altos Labs（阿尔托斯实验室） ； Brown University（布朗大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对潜在世界模型规划成功率与潜在空间属性脱节的问题，提出VIScore指标，覆盖编码器、预测器、规划器，在跨任务场景下斯皮尔曼相关性超0.75，可更好解释规划成功率。

Towards Human Motion World Models via Executable Behaviour Representations

通过可执行模型理解人类行为

Rimvydas Rubavicius, Manisha Dubey, N. Siddharth, Subramanian Ramamoorthy

机构 * School of Informatics The University of Edinburgh（信息学院爱丁堡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出EXACT语言，通过可执行神经符号模型分析人类动作，提升动作分割和异常检测的效率与直观性。

Comments Accepted in ECCV2026 Workshop

4D-WAM: 4D Consistent World Modeling for Autonomous Driving

4D-WAM：面向自动驾驶的4D一致世界建模

Jiacheng Fu, Yibo Yuan, Meng Tian, Yue Li, Jiangtong Zhu, Jianhua Han, Yueyi Zhang, Jianwu Fang, Jianru Xue, Hang Xu, Zhiwei Xiong

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

AI总结 本文提出4D-WAM模型，通过几何基础模型的训练时监督与面向决策的时间步长采样策略，提升自动驾驶中世界-动作模型的4D场景一致性，在NAVSIM-v1、NAVSIM-v2基准上实现最优性能。

Learning How the World Evolves: Extrapolative Video World Models via Latent Dynamics Reasoning

学习世界如何演化：基于潜动态推理的外推视频世界模型

Haodong Li, Shaoteng Liu, Tianyu Wang, Chongjian Ge, Sihui Ji, Jiahan Zhang, Xin Lin, Haolin Lu, Zhe Lin, Manmohan Chandraker

机构 * UCSD（加利福尼亚大学圣迭戈分校） ； Adobe（奥多比公司） 纠错

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

AI总结 针对主流视频扩散模型未建模像素时间转换的问题，提出LDR方法，在PhyWorld基准上实现更优动态外推，参数更少、速度更快，是首个能泛化至训练分布外的视频世界模型

Comments Project page: https://lat-dyn-reason.github.io/

verdi: retrieval is not transfer for continual world model optimization

VERDI：检索并非持续世界模型优化的迁移

Junyu Wu, Shiqin Nie, Youyi Kou, Baohua Yin, Guocai Yao, Qingyu Chen, Jingheng Ma, Shiji Zhou, Hongyong Song, Mingchen Zhuge, Sen Cui, Changshui Zhang

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

AI总结 本文针对基础世界模型优化中策略难迁移的问题，提出VERDI框架，通过构建优化指纹、检索假设并经目标侧验证来实现持续优化，可降低搜索与GPU成本，减少负迁移并提升迁移结果预测准确率。

Comments 28pages, 13figures,conference

Twin Rollouts: Noise-Coupled Counterfactual Branching in Interactive Video World Models

双回滚：交互式视频世界模型中的噪声耦合反事实分支

Yu Ma, Hongli Shi, Xinran Xu

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

AI总结 本研究提出噪声耦合双回滚框架，解决交互式视频世界模型的反事实生成问题，规避近似逆问题，定义时空局部性度量，待开展实验验证。

A Structural Dynamics Graph World Model: Unified Modeling, Constrained Rollout, and Interpretable Calibration

结构动力学图世界模型：统一建模、约束展开与可解释校准

Wei Wang, Yaosen Chen, Han Yang, Yuegen Liu, Mingli Luo, Xinxin Jiao, Xuming Wen, Ming Liu

机构 * Sobey（Sobey公司） 纠错

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

AI总结 提出SD-GWM结构动力学图世界模型，实现异构集成、语义保真与可审计治理，在极端洪水预测中较基线模型有8-28倍精度提升，为可审计的时空挖掘提供约束安全的可验证底物。

Distilling Physical Priors into Streaming World Models

将物理先验知识蒸馏为流式世界模型

Liangliang Zhao, Junying Wang, Danni Yang, Yifan Chang, Bin Fu, Yu Qiao, Bowen Zhou, Yihao Liu

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

AI总结 本文提出PhyS三阶段框架，构建120K物理交互数据集，经微调、蒸馏及在线强化学习结合TCR方法，提升流式世界模型的物理一致性，在PhysicsIQ等基准上取得显著性能提升。

Comments 9 pages, 7 figures. Project page: https://lyongo.github.io/PhyS/

CausalNav: Reliability-Certified Causal World Models for Control under Physical-Parameter Shift

CausalNav：用于物理参数偏移下控制的可靠性可验证因果世界模型

Yiyao Zhang, Diksha Goel, Hussain Ahmad, Shixun Huang, Jun Shen

机构 * University of Wollongong（卧龙岗大学） ； CSIRO’s Data61（联邦科学与工业研究组织Data61） ； Adelaide University（阿德莱德大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CausalNav控制器，其结合因果转移图与多门控可靠性验证机制，在物理参数偏移的CartPole-v1和Pendulum-v1任务上，较9种基准取得最佳平均排名，关键在于经认证的弃权（不执行）提升了部署安全性。

MASS: Multiplayer World Models with Authoritative Shared State

MASS：具有权威共享状态的多人世界模型

Ziqi Cai, Siqi Yang, Yimu Wang, Zixian Gao, Yunheng Liu, Shuchen Weng, Erwin Wu, Kaipeng Zhang, Boxin Shi

机构 * Alaya Lab（Alaya实验室） ； Peking University（北京大学） ； Institute of Science Tokyo（东京科学大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出MASS模型，通过将世界动态与视图渲染解耦，解决现有视频世界模型在多人环境中的缺陷，在多人Snake基准测试中实现更优状态精度，为多智能体世界模拟提供实用基础。

Comments Project Page: https://alaya-lab.github.io/MASS/

Why Does the Future Branch? Identifiable Closure Tests for Stochastic Physical World Models

未来为何分支？随机物理世界模型的可识别闭合测试

Yibin Dong

机构 * Shandong University（山东大学） 纠错

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

AI总结 针对随机物理世界模型无法从普通转移数据识别未来分支原因的问题，提出ClosurePairs干预评估协议，可精准分解状态混淆与过程噪声，大幅提升归因准确率。

SIMMER: Benchmarking Latent Failures in LLM Executable Planning with a World Model

SIMMER: 基于世界模型评估LLM可执行规划中的潜在故障

Xiaoxin Lu, Ranran Haoran Zhang, Rui Zhang

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 提出SIMMER基准，通过人工策划的厨房领域符号世界模型，评估LLM规划中的潜在故障；实验发现前沿模型最多17%无错误计划，56%含潜在故障，多数不可逆；反事实预演可减少72%潜在故障和75%不可逆案例。

Comments Accepted at COLM 2026

Multilingual Agent-Based World Modeling for Social Science

MASim：面向社会科学的多语言代理模拟

Xuan Zhang, Wenxuan Zhang, Anxu Wang, See-Kiong Ng, Yang Deng

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

AI总结 MASim是一种多语言代理模拟框架，用于研究社会行为，通过多语言代理模拟公众意见和媒体影响，展现多语言模拟在社会科学中的重要性。

Comments Accepted at COLM 2026

UniJEPA: A Unified Joint-Embedding Predictive Architecture for Task-Agnostic Visual World Modeling

UniJEPA：面向任务无关视觉世界建模的统一联合嵌入预测架构

An Lanji, Dawei Liu, Jin Li, Haoran Xu, Mei Chen, Yu Tian

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

AI总结 UniJEPA是统一JEPAs，共享潜在空间联合学习图像级与视频级预测，抗坍塌，经后训练可零样本规划，在多基准上性能相当或更优，规划速度更快。

Comments 10 pages, 7 figures; Accepted by ICML2026

Social World Models

社交世界模型

Xuhui Zhou, Jiarui Liu, Akhila Yerukola, Hyunwoo Kim, Maarten Sap

机构 * Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA（卡内基梅隆大学语言技术研究所） ； NVIDIA, Santa Clara, CA, USA（英伟达） 纠错

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

AI总结 本文提出社交世界模型（SWMs）及结构化社交世界表示形式（S3AP），通过显式建模隐藏心理状态提升AI在社交推理任务中的性能。

AppDeltaWorld: Transition-Grounded Delta Code World Model for Mobile GUI Agents

AppDeltaWorld：面向移动GUI智能体的基于转换的增量代码世界模型

Weikai Xu, Yunren Feng, Haoxiang Lei, Kun Huang, Yuxuan Liu, Kang Zhao, Xiaolin Hu, Shuo Shang, Bo An

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

AI总结 针对移动GUI智能体轨迹获取难、模拟环境扩展难等问题，提出AppDeltaWorld增量代码世界模型，在CMGUIBench-500评估中表现最优，支撑的AppDeltaAgent在多基准达SOTA，测试时强化学习可进一步提升性能。

PhyLatent: Learning Dynamics-Relevant Representations for JEPA World Models

PhyLatent：为JEPA世界模型学习与动力学相关的表征

Xi Zeng, Haojie Ren, Ziying Song

机构 * School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学机械与航天工程学院） ； School of Artificial Intelligence (School of Software), Yanshan University（燕山大学人工智能学院（软件学院）） ； The University of Sheffield（谢菲尔德大学） 纠错

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

AI总结 PhyLatent为JEPA世界模型设计训练目标，解决其三类失效模式，在OGBench-Cube等数据集上显著降低失效率、提升MPC成功率，证明全局非坍塌不足以学习可靠的JEPA状态空间。

Comments 16 pages, 5 figures

LAWM-3D: Learning 3D-Aware Latent Actions from Human Videos for Generalizable Robot World Models

LAWM-3D：从人类视频中学习具有3D感知能力的潜在动作以构建可泛化的机器人世界模型

Jiarui Yang, Jiale Zhange, Jiawei Li, Hang Guo, Wen Huang, Jinpeng Wang, Peidong Liu, Shu-Tao Xia

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

AI总结 本研究针对现有潜在动作模型缺乏3D感知能力的问题，提出LAWM-3D模型，通过多视图动作 token 化、几何对齐约束和RGB-D联合重建目标，实现了性能SOTA的机器人世界模型。

DreamGuard: Efficient Runtime Guardrail for LLM Agents via Risk-Aware World Model

DreamGuard：基于风险感知世界模型的LLM智能体高效运行时护栏

Wenhao Lin, Chenyu Yu, Xingwei Lin, Sicong Cao, Xiang Chen, Lei Xue, Le Yu, Letian Sha, Chunming Wu

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

AI总结 针对LLM智能体运行时护栏的长视野风险盲点问题，提出基于风险感知世界模型的主动式护栏DreamGuard，经实验验证其安全-效用权衡更优且延迟低。

HERA: Historical Evidence Routing Adapter for Physical Prediction in Latent World Models

HERA：用于潜在世界模型中物理预测的历史证据路由适配器

Yuanruyi, Yue Cao, Haojia Gao, Guanqiu Guo, Ziyuezhang, Shangqin, Junbo Tan, Bokui Chen, Zhuo Zou, Xueqian Wang

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

AI总结 本研究提出 HERA 框架，通过 RRPM 适配器为冻结潜在预测器路由历史证据，在 IntPhys2 数据集上显著提升 V-JEPA 2-G 的物理预测准确率，验证了该策略的有效性。