机器人 / 具身智能

BadWorld: Adversarial Attacks on World Models

BadWorld：对世界模型的对抗攻击

Linghui Shen, Mingyue Cui, Xingyi Yang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 提出BadWorld框架，通过自监督速度攻击和轨迹自适应双层优化，对自回归视觉世界模型进行无标签对抗攻击，暴露其结构脆弱性。

Comments Project Page: https://linghuiishen.github.io/BadWorld/

BRICKS-WM: Building Reusability via Interface Composition Kinetics for Structured World Models

BRICKS-WM：通过接口组合动力学构建结构化世界模型的可重用性

Shaowei Zhang, Jiahan Cao, Xunlan Zhou, Shenghua Wan, De-Chuan Zhan

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China（南京大学人工智能学院） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University, China（南京大学智能科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 提出BRICKS-WM框架，将全局动力学分解为通过潜在接口交互的独立模块（如智能体和背景），实现冻结背景模块跨智能体重用，避免从头训练。

GraphWorld: Long-Horizon Planning with World Models for End-to-End Autonomous Driving

GraphWorld: 基于世界模型的长时域规划实现端到端自动驾驶

Ziying Song, Caiyan Jia, Lin Liu, Lei Yang, Shengkai Zhang, Feiyang Jia, Fengda Zhao, Peiliang Wu, Shaoqing Xu, Chen Lv, Yadan Luo

机构 * Beijing Key Laboratory of Traffic Data Mining and Embodied Intelligence, School of Computer Science and Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大学计算机科学与技术学院，交通数据挖掘与具身智能北京市重点实验室） ； School of Artificial Intelligence (School of Software), Yanshan University（燕山大学人工智能学院（软件学院）） ； School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学机械与航空航天工程学院） ； University of Macau（澳门大学） ； The University of Queensland（昆士兰大学） 纠错

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

AI总结 提出GraphWorld框架，通过潜在世界建模增强长时域规划，利用自车中心交互图建模邻车关系，并基于世界状态条件规划实现安全轨迹生成，显著降低碰撞率。

Comments 16 pages, 5 figures

Object Tokens as a Bridge Between Segmentation and Visual Question Answering in Robotic Surgery

对象标记作为机器人手术中分割与视觉问答的桥梁

Yiping Li, Ronald de Jong, Romy van Jaarsveld, Franco Badaloni, Gino Kuiper, Jelle Ruurda, Josien Pluim, Marcel Breeuwer

机构 * Department of Biomedical Engineering, Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学生物医学工程系） ； Department of Electrical Engineering, Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学电气工程系） ； Department of Surgery, University Medical Center Utrecht（乌得勒支大学医学中心外科） 纠错

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

AI总结 提出统一框架，联合像素级分割与视觉问答，通过VLM生成对象标记引导答案预测和分割掩码，在RAMIE和EndoVis18数据集上优于基线方法。

CausalDrive: Real-time Causal World Models for Autonomous Driving

CausalDrive: 用于自动驾驶的实时因果世界模型

Tianyi Yan, Huan Zheng, Dubing Chen, Meizhi Qu, Yingying Shen, Lijun Zhou, Mingfei Tu, Bing Wang, Guang Chen, Hangjun Ye, Haiyang Sun, Cheng-zhong Xu, Jianbing Shen

机构 * SKL-IOTSC, CIS, University of Macau（澳门大学协同创新研究院，科技学院） ； Xiaomi EV（小米汽车） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） 纠错

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

AI总结 提出CausalDrive，一种可控、实时的驾驶世界渲染器，通过因果预测和Context-Forced DMD架构实现交互式模拟，支持闭环评估、强化学习后训练和人在环仿真。

How Should World Models Be Evaluated for Embodied Decision-Making? A Decision-Making-Centric Position

世界模型应如何评估？一个以决策为中心的立场

Yang Yu, Shiyuan Zhang, Yifei Sheng, Haoxiang Ren, Haoxin Lin

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； Cirquar Technologies 纠错

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

AI总结 本文指出世界模型评估中声明与证据不匹配的问题，提出以决策为中心的评估框架，强调反事实推理、策略优化等能力，并定义L0-L7评估阶梯。

Next-Latent Prediction Transformers Learn Compact World Models

下一潜在预测变换器学习紧凑世界模型

Jayden Teoh, Manan Tomar, Kwangjun Ahn, Edward S. Hu, Tim Pearce, Pratyusha Sharma, Akshay Krishnamurthy, Riashat Islam, Alex Lamb, John Langford

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 提出NextLat方法，通过潜在空间中的自监督预测训练变换器学习紧凑世界模型，提升泛化能力和推理效率。

Comments Microsoft Research Preprint

EPM-JEPA: Operator-Side Experience Modulation in JEPA-Family World Models

EPM-JEPA：JEPA系列世界模型中的算子侧经验调制

Vedant Pandya

机构 * School of Artificial Intelligence and Data Engineering (SAIDE), Indian Institute of Technology Jodhpur（印度理工学院焦特布尔分校人工智能与数据工程学院） 纠错

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

AI总结 提出EPM-JEPA，通过LoRA在权重层面调制预测器，以应对测试时动态偏移；实验表明其优于无记忆基线，但效果弱于预期，并揭示了三种独立动力学过程。

Comments 16 pages, 5 figures, 9 tables, 5 code listings. Pre-registered experimental study with mechanism analysis

ProPlay: Procedural World Models for Self-Evolving LLM Agents

ProPlay: 用于自我进化LLM智能体的程序化世界模型

Yijun Ma, Zehong Wang, Yiyang Li, Ziming Li, Xiaoguang Guo, Weixiang Sun, Chuxu Zhang, Yanfang Ye

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） ； University of Connecticut（康涅狄格大学） 纠错

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

AI总结 提出ProPlay程序化世界模型，通过程序级预演和因果过程图，使LLM智能体在部分可观测环境中自我进化，无需外部监督。

Contextual Invertible World Models: A Neuro-Symbolic Agentic Framework for Colorectal Cancer Drug Response

上下文可逆世界模型：用于结直肠癌药物反应的神经符号智能框架

Christopher Baker, Tianyu Ren, Karen Rafferty, Hui Wang

机构 * School of Electronics, Electrical Engineering and Computer Science（电子工程与计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 提出上下文可逆世界模型（CIWM），结合机器学习模拟器与大语言模型推理层，通过逆推理进行CRISPR扰动，揭示KRAS突变在5-氟尿嘧啶耐药中的主导作用及PIK3CA修复的意外效应。

Next Forcing: Causal World Modeling with Multi-Chunk Prediction

Next Forcing: 基于多块预测的因果世界建模

Gangwei Xu, Qihang Zhang, Jiaming Zhou, Xing Zhu, Yujun Shen, Xin Yang, Yinghao Xu

机构 * Robbyant ； HUST（华中科技大学） ； HKUST（香港科技大学） ； HKUST (GZ)（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 提出Next Forcing框架，通过多块预测训练目标加速视频生成模型收敛、提升精度并实现推理加速，在多个基准上取得最优结果。

Comments Project page: https://gangweix.github.io/next-forcing/

WorldKernel: A World Model is the Coupling Kernel of Admissible Possible Worlds

WorldKernel：世界模型是可能世界的耦合核

Fabio Rovai

机构 * The Tesseract Academy（泰塞克特学院） 纠错

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

AI总结 本文发现强预测器在反事实耦合上失效，提出将世界模型建模为可能世界上的半正定耦合核，其非对角元编码反事实信息，并通过半正定性约束和逻辑公理实现高效推理。

ReflectiChain: Epistemic Grounding in LLM-Driven World Models for Supply Chain Resilience

ReflectiChain: 面向供应链韧性的LLM驱动世界模型中的认知基础

Jia Luo

机构 * School of Foreign Languages, Huazhong University of Science 纠错

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

AI总结 提出ReflectiChain框架，通过生成式供应链世界模型和双环学习分离认知不确定性与偶然不确定性，在半导体基准上提升推理一致性33.0%，并在对抗冲击下保持82.3%可操作性。

WorldPlay: Towards Long-Term Geometric Consistency for Real-Time Interactive World Modeling

WorldPlay：面向实时交互式世界建模的长期几何一致性

Wenqiang Sun, Haiyu Zhang, Haoyuan Wang, Junta Wu, Zehan Wang, Zhenwei Wang, Yunhong Wang, Jun Zhang, Tengfei Wang, Chunchao Guo

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出WorldPlay流式视频扩散模型，通过双重动作表示、重构上下文记忆和上下文强制蒸馏方法，实现实时交互式世界建模并保持长期几何一致性，生成24 FPS的720p长视频。

Comments project page: https://3d-models.hunyuan.tencent.com/world/, demo: https://3d.hunyuan.tencent.com/sceneTo3D, code: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HY-WorldPlay

Latent Spatial Memory for Video World Models

视频世界模型的潜在空间记忆

Weijie Wang, Haoyu Zhao, Yifan Yang, Feng Chen, Zeyu Zhang, Yefei He, Zicheng Duan, Donny Y. Chen, Yuqing Yang, Bohan Zhuang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Adelaide University（阿德莱德大学） ； Monash University（莫纳什大学） 纠错

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

AI总结 提出潜在空间记忆框架Mirage，通过在扩散潜在空间中直接构建和查询3D缓存，避免像素空间重建，实现高效视频生成，速度提升10.57倍，内存减少55倍。

Comments Project Page: https://aka.ms/latent-spatial-memory, Code: https://github.com/microsoft/LatentSpatialMemory

Prisma-World: Camera-Controllable Multi-Agent Video World Model

Prisma-World: 相机可控的多智能体视频世界模型

Huiqiang Sun, Zhan Peng, Size Wu, Kun Wang, Kang Liao, Dianyi Wang, Xingyu Zeng, Sheng Jin, Yangguang Li, Zhiguo Cao, Ziwei Liu, Wei Li

机构 * School of AIA, HUST（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； S-Lab, NTU（南洋理工大学S-Lab） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； FDU（复旦大学） ； SUAT（深圳大学） ； HKU（香港大学） ； CUHK（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 提出Prisma-World，通过联合几何感知去噪过程实现多智能体视频生成中的跨视角一致性，支持灵活智能体数量和相机控制。

Comments Project page: https://huiqiang-sun.github.io/prisma-world/

FF-JEPA: Long-Horizon Planning in World Models with Latent Planners

FF-JEPA：基于潜在规划器的世界模型中的长时域规划

Sergi Masip, Jonathan Swinnen, Yutong Hu, Renaud Detry, Tinne Tuytelaars

机构 * KU Leuven（鲁汶大学） 纠错

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

AI总结 提出FF-JEPA层次化方法，通过引入无动作潜在规划器预测子目标，将复杂轨迹分解为短期优化问题，解决长时域规划中计算昂贵和需要目标图像的问题。

DisCo: World Models with Discrete Camera Motion Control

DisCo: 具有离散相机运动控制的世界模型

Hongrui Huang, Junke Wang, Quanhao Li, Yu-Gang Jiang, Zuxuan Wu

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 提出DisCo，通过离散动作原语替代连续相机轨迹作为条件，解决可控视频生成中动作表示纠缠问题，提升动作跟随可靠性，并引入DisCoBench基准。

Executable World Models for ARC-AGI-3 in the Era of Coding Agents

可执行世界模型在编码智能体时代的ARC-AGI-3应用

Sergey Rodionov

机构 * SingularityNET 纠错

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

AI总结 提出一种编码智能体系统，通过维护可执行Python世界模型、验证观察、重构简化抽象和模型内规划，在ARC-AGI-3游戏中取得初步成果，GPT-5.5高推理下完全解决15个游戏。

Comments 13 pages. Accepted for publication at AGI-2026

MIRAGE: Mobile Agents with Implicit Reasoning and Generative World Models

MIRAGE: 具有隐式推理和生成世界模型的移动智能体

Zhichao Yang, Yuanze Hu, Haojie Hao, Longkun Hao, Dongshuo Huang, Hongyu Lin, Gen Li, Lanqing Hong, Yihang Lou, Yan Bai

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出MIRAGE框架，通过从显式推理轨迹学习连续潜在表示，使移动智能体能够内部推理并预测未来屏幕状态，在减少生成token的同时提升执行效率。

MBench: A Comprehensive Benchmark on Memory Capability for Video World Models

MBench: 视频世界模型记忆能力的综合基准

Shengjun Zhang, Zhang Zhang, Simin Huang, Zhenyu Tang, Hanyang Wang, Chensheng Dai, Min Chen, Yifan Li, Yuxin Li, Yingjie Chen, Hao Liu, Chen Li, Jing Lyu, Yueqi Duan

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； WeChat Vision, Tecent Inc.（微信视觉，腾讯公司） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出MBench基准，通过实体一致性、环境一致性和因果一致性三个核心维度及其12个子维度，系统评估视频世界模型的长期记忆能力，并揭示现有方法在长期状态保持上的关键局限。

Comments Project Page: https://peanutup.github.io/MBench-project/

Entity-Centric World Models: Interaction-Aware Masking for Causal Video Prediction

以实体为中心的世界模型：交互感知的掩码用于因果视频预测

Santosh Kumar Paidi

机构 * Genentech, Inc.（基因泰克公司） 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IA-JEPA，通过运动中心的自监督掩码策略，优先捕捉物理交互，提升因果推理任务的准确性，并在真实世界动作和物理谜题中验证了其泛化能力。

Comments 12 pages, 4 figures

SleepWalk: A Three-Tier Benchmark for Stress-Testing Instruction-Guided Vision-Language Navigation

SleepWalk：一种三层压力测试基准，用于指导的视觉-语言导航

Niyati Rawal, Sushant Ravva, Shah Alam Abir, Saksham Jain, Aman Chadha, Vinija Jain, Suranjana Trivedy, Amitava Das

机构 * Indian AI Research Organization (IAIRO)（印度人工智能研究组织） ； ĸragya Lab, BITS Pilani Goa（BITS Pilani Goa 的 ĸragya 实验室） ； University of Dhaka（达卡大学） ； Delhi Technological University（德里技术大学） ； Apple（苹果公司） ； Meta 纠错

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

AI总结 本文提出SleepWalk基准，用于评估基于指令的轨迹预测，针对局部化、交互导向的具身推理，揭示当前VLM在空间推理中的系统性失败。

How Well Do Latent World Models Understand Partially Observable Safety Constraints?

潜在世界模型如何理解部分可观测的安全约束？

Matthew Kim, Kensuke Nakamura, Andrea Bajcsy

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 研究潜在世界模型在部分可观测安全约束下的故障模式，提出互信息度量和滚动预测度量来诊断估计间隙和预测间隙，并通过多模态监督和共形风险校准缓解问题，提高机器人操作安全性。

Comments 10 tables 5 figures

Agentic World Modeling for 6G: Near-Real-Time Generative State-Space Reasoning

面向6G的智能体世界建模：近实时生成式状态空间推理

Farhad Rezazadeh, Amir Ashtari Gargari, Hatim Chergui, Sandra Lagen, Merouane Debbah, Houbing Song, Lingjia Liu

机构 * BrainOmega and the Technical University of Catalonia (UPC)（BrainOmega 和 哈佛大学（UPC）） ； Centre Tecnologic de Telecomunicacions de Catalunya (CTTC/CERCA)（巴塞罗那电信技术中心（CTTC/CERCA）） ； i2CAT Foundation（i2CAT 基金会） ； Khalifa University of Science and Technology（科技 Khalifa 大学） ； University of Maryland, Baltimore County (UMBC)（马里兰大学巴尔的摩分校（UMBC）） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出基于世界建模的智能体框架WM-MS3M，通过生成式状态空间实现6G网络近实时反事实推理与资源分配，在O-RAN数据上降低预测误差并加速推理。

Comments 13 Pages, 3 Figures, 4 Tables

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） 纠错

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。

Unified Driving Tokens: Representation- and Geometry-Guided Discrete Tokenizer for Driving World Models and Planning

统一驾驶令牌：面向驾驶世界模型和规划的表示与几何引导的离散分词器

Ziyang Yao, Zeyu Zhu, YunCheng Jiang, Zibin Guo, Huijing Zhao

机构 * Peking University（北京大学） ； Xiaomi EV（小米电动车） 纠错

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

AI总结 提出一种表示引导与几何增强的离散分词器，通过联合监督学习紧凑令牌，同时优化重建保真度、表示一致性和规划性能。

CLAW: Learning Continuous Latent Action World Models via Adversarial Latent Regularization

CLAW: 通过对抗潜在正则化学习连续潜在动作世界模型

Tewodros Ayalew, Matthew Jeung, Samuel Wheeler, Xiao Zhang, Andre de la Cruz Arce, Kaylene Stocking, Michael Maire, Matthew R. Walter

机构 * University of Chicago（芝加哥大学） ； Toyota Technological Institute at Chicago（芝加哥丰田技术研究所） ； Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） 纠错

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

AI总结 提出CLAW框架，利用对抗潜在正则化和扩散视频生成，从无动作视频中端到端学习世界模型与连续潜在动作表示，支持观察模仿学习和目标导向规划。

Comments 8 pages, 15 pages of supplementary material

World Models Meet Language Models: On the Complementarity of Concrete and Abstract Reasoning

世界模型遇见语言模型：论具体推理与抽象推理的互补性

Yucheng Zhou, Wei Tao, Yiwen Guo, Jianbing Shen

机构 * 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.CV

AI总结 本文提出受控具体推理框架及PF-OPSD方法，通过结合世界模型的视觉模拟与多模态大语言模型的抽象推理，在空间前瞻和开放域物理预测任务上提升性能与鲁棒性。

From Zero to Hero: Training-Free Custom Concept Spawning in World Models

从零到英雄：世界模型中的免训练自定义概念生成

Kiymet Akdemir, Pinar Yanardag

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出SPAWN方法，利用图像到视频骨干网络的结构特性，通过交换参考帧锚点与外部概念潜变量，实现无需训练即可在世界模型中生成用户指定的视觉概念。