机器人 / 具身智能

Structured Latent Dynamics in Wireless CSI via Homomorphic World Models

通过同态世界模型在无线CSI中实现结构化潜在动态

Salmane Naoumi, Mehdi Bennis, Marwa Chafii

机构 * Engineering Division, New York University (NYU), Abu Dhabi, UAE.（纽约大学阿布扎克分校工程系） ； Center for Wireless Communications, University of Oulu, Finland.（奥卢大学无线通信中心） ； NYU WIRELESS, NYU Tandon School of Engineering, New York, USA.（纽约大学无线技术实验室，纽约大学坦顿工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种自监督框架，通过建模CSI的时间演变，在紧凑的潜在空间中学习无线信道的预测和结构化表示，利用JEPA学习动作条件的潜在动态，通过同态更新提升几何一致性和组合性，实验表明其在保持拓扑和预测未来嵌入方面优于基线方法。

Comments ACCEPTED FOR PUBLICATION IN IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMMUNICATIONS (ICC) 2026

WorldAgents: Can Foundation Image Models be Agents for 3D World Models?

WorldAgents: 2D基础图像模型是否能作为3D世界模型的智能体？

Ziya Erkoç, Angela Dai, Matthias Nießner

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨2D基础图像模型是否具备3D世界生成能力，提出多智能体架构实现3D世界合成，通过实验验证2D模型能生成一致且逼真的3D世界。

Comments Webpage: https://ziyaerkoc.com/worldagents/ Video: https://www.youtube.com/watch?v=Mj2FqqhurdI

LLM-Based World Models Can Make Decisions Solely, But Rigorous Evaluations are Needed

基于LLM的世界模型可以独立做出决策，但需要严谨的评估

Chang Yang, Xinrun Wang, Junzhe Jiang, Qinggang Zhang, Xiao Huang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Singapore Management University（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

AI总结 本文从决策视角出发，对基于LLM的世界模型进行综合评估，设计了政策验证、行动提案和政策规划三项任务，评估了GPT-4o和GPT-4o-mini在不同环境中的表现，发现LLM世界模型在长期决策任务中性能下降，且不同功能组合会引入额外的不稳定性。

Comments Accepted to TMLR

From Digital Twins to World Models:Opportunities, Challenges, and Applications for Mobile Edge General Intelligence

从数字孪生到世界模型：移动边缘通用智能的机会、挑战与应用

Jie Zheng, Dusit Niyato, Changyuan Zhao, Jiawen Kang, Jiacheng Wang

机构 * State-Province Joint Engineering and Research Center of Advanced Networking and Intelligent Information Services, College of Computer, Northwest University（高级网络与智能信息服务省州联合工程研究中心，计算机学院，西北大学） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） ； Automation of School, Guangdong University of Technology（自动化学院，广东工业大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了从数字孪生到世界模型的转变，分析了其在移动边缘通用智能中的作用，涵盖概念差异、设计原则、关键组件及应用挑战。

Stereo World Model: Camera-Guided Stereo Video Generation

立体世界模型：基于摄像头的立体视频生成

Yang-Tian Sun, Zehuan Huang, Yifan Niu, Lin Ma, Yan-Pei Cao, Yuewen Ma, Xiaojuan Qi

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； VAST ； ByteDance Pico（字节跳动Pico） 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StereoWorld，一种基于摄像头的立体世界模型，通过联合学习外观和双眼几何实现端到端的立体视频生成。该模型在RGB模态中操作，直接从视差中获取几何信息，通过统一的相机帧RoPE和立体感知注意力分解提升生成效率和一致性。

Comments Project Page: https://sunyangtian.github.io/StereoWorld-web/

MosaicMem: Hybrid Spatial Memory for Controllable Video World Models

MosaicMem: 用于可控视频世界模型的混合空间记忆

Wei Yu, Runjia Qian, Yumeng Li, Liquan Wang, Songheng Yin, Sri Siddarth Chakaravarthy P, Dennis Anthony, Yang Ye, Yidi Li, Weiwei Wan, Animesh Garg

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； The University of Osaka（大阪大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Mujin Inc.（Mujin公司） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Taiyuan University of Technology（太原本科技大学） 纠错

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

AI总结 MosaicMem提出一种混合空间记忆方法，通过提升片段至3D实现可靠定位与检索，结合模型原生条件化保留提示生成，提升姿态一致性与动态建模能力，支持细粒度导航与场景编辑。

Comments Project Page: https://mosaicmem.github.io/mosaicmem/

WPT: World-to-Policy Transfer via Online World Model Distillation

WPT: 通过在线世界模型蒸馏实现世界到策略的迁移

Guangfeng Jiang, Yueru Luo, Jun Liu, Yi Huang, Yiyao Zhu, Zhan Qu, Dave Zhenyu Chen, Bingbing Liu, Xu Yan

机构 * University of Science and Technology of China（科学技术大学） ； CUHK-SZ（香港中文大学（深圳）） ； HKUST（香港理工大学） ； Huawei Foundation Model Department（华为基金会模型部） 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WPT方法，通过在线世界模型蒸馏实现策略迁移，提升规划性能并保持实时部署能力，实验表明其在开放环和闭合环基准上表现优异。

Comments CVPR2026 Accepted

OccTENS: 3D Occupancy World Model via Temporal Next-Scale Prediction

OccTENS: 通过时间下一尺度预测实现的3D占用世界模型

Bu Jin, Songen Gu, Xiaotao Hu, Yupeng Zheng, Xiaoyang Guo, Qian Zhang, Xiaoxiao Long, Wei Yin

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Horizon Robotics（地平线机器人） ； Nanjing University（南京大学） 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OccTENS，一种能高效生成高质量长期占用场景的生成模型，通过时间下一尺度预测任务解决效率、时间退化和可控性问题。

Bridging Scene Generation and Planning: Driving with World Model via Unifying Vision and Motion Representation

弥合场景生成与规划：通过统一视觉与运动表示进行驾驶世界模型

Xingtai Gui, Meijie Zhang, Tianyi Yan, Wencheng Han, Jiahao Gong, Feiyang Tan, Cheng-zhong Xu, Jianbing Shen

机构 * SKL-IOTSC, CIS, University of Macau（澳门大学SKL-IOTSC、CIS） ； Afari Intelligent Drive（Afari智能驾驶） 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WorldDrive框架，通过统一视觉与运动表示弥合场景生成与规划之间的差距，利用轨迹感知驾驶世界模型和未来感知奖励器提升自动驾驶规划性能。

Comments 16 pages, 9 figures. The code is available at https://github.com/TabGuigui/WorldDrive

EyeWorld: A Generative World Model of Ocular State and Dynamics

EyeWorld: 一种眼态与动态的生成世界模型

Ziyu Gao, Xinyuan Wu, Xiaolan Chen, Zhuoran Liu, Ruoyu Chen, Bowen Liu, Bingjie Yan, Zhenhan Wang, Kai Jin, Jiancheng Yang, Yih Chung Tham, Mingguang He, Danli Shi

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

AI总结 EyeWorld通过统一多模态解析与时间条件状态转移，实现对眼态的鲁棒多模态解释与临床预测模拟。

Comments 38 pages, 8 figures

From Gradients to Riccati Geometry: Kalman World Models for Single-Pass Learning

从梯度到里卡蒂几何：用于单次学习的卡尔曼世界模型

Andrew Kiruluta

机构 * UC Berkeley School of Information（伯克利大学信息学院） 纠错

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

AI总结 本文提出卡尔曼世界模型（KWM），通过递归贝叶斯滤波而非反向传播优化动态系统，实现无梯度的训练与适应，适用于序列建模任务，展示出竞争性能和增强的鲁棒性与持续适应性。

Beyond Attention: True Adaptive World Models via Spherical Kernel Operator

超越注意力：通过球面核算子构建真正的自适应世界模型

Vladimer Khasia

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文提出球面核算子，通过将数据流形投影到统一的高维球面并利用超球面多项式，解决传统注意力机制的饱和问题，提升世界模型的预测能力与收敛速度。

Out of Sight, Out of Mind? Evaluating State Evolution in Video World Models

看得不见就忘记了吗？评估视频世界模型中的状态演变

Ziqi Ma, Mengzhan Liufu, Georgia Gkioxari

机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） 纠错

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

AI总结 本文设计STEVO-Bench基准测试，评估视频世界模型能否脱离观察独立演进，揭示其在自然状态演变中的局限性。

Comments https://glab-caltech.github.io/STEVOBench/

VGGT-World: Transforming VGGT into an Autoregressive Geometry World Model

VGGT-World：将VGGT转变为一个自回归的几何世界模型

Xiangyu Sun, Shijie Wang, Fengyi Zhang, Lin Liu, Caiyan Jia, Ziying Song, Zi Huang, Yadan Luo

机构 * UQMM Lab, The University of Queensland（昆士兰大学UQMM实验室） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） 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VGGT-World，通过自回归方法预测冻结几何基础模型特征的时空演变，提升深度预测性能并提高效率。

World Model for Battery Degradation Prediction Under Non-Stationary Aging

非平稳老化条件下电池退化预测的世界模型

Kai Chin Lim, Khay Wai See

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文提出一种世界模型用于非平稳老化条件下电池退化预测，通过编码原始信号并学习动态转换生成未来轨迹，结合电化学知识约束提升预测精度。

Comments 18 pages, 3 figures

X-WIN: Building Chest Radiograph World Model via Predictive Sensing

X-WIN：通过预测感知构建胸片世界模型

Zefan Yang, Ge Wang, James Hendler, Mannudeep K. Kalra, Pingkun Yan

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

AI总结 X-WIN通过预测感知构建胸片世界模型，利用体积数据提炼3D解剖知识，提升CXR的表示学习和诊断能力。

Comments Accepted by CVPR 2026

Brain-WM: Brain Glioblastoma World Model

Brain-WM: 脑部胶质瘤世界模型

Chenhui Wang, Boyun Zheng, Liuxin Bao, Zhihao Peng, Peter Y. M. Woo, Hongming Shan, Yixuan Yuan

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

AI总结 Brain-WM通过统一治疗预测与MRI生成，实现了肿瘤与治疗的共进化动态建模，提升了治疗计划的准确率和MRI生成的质量。

One Model for All Tasks: Leveraging Efficient World Models in Multi-Task Planning

一个模型用于所有任务：利用高效的world models进行多任务规划

Yuan Pu, Yazhe Niu, Jia Tang, Junyu Xiong, Shuai Hu, Hongsheng Li

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong MMLab（香港中文大学 MMLab） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Novosibirsk State University（新西伯利亚州立大学） ； Centre for Perceptual and Interactive Intelligence（感知与交互智能中心） 纠错

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

AI总结 ScaleZero通过混合专家架构和动态参数扩展策略，实现单一模型在多任务规划中的高效性能。

Comments 55 pages, 20 figures. Accepted as a conference paper at ICLR 2026

Latent Particle World Models: Self-supervised Object-centric Stochastic Dynamics Modeling

潜在粒子世界模型：自监督的以对象为中心的随机动态建模

Tal Daniel, Carl Qi, Dan Haramati, Amir Zadeh, Chuan Li, Aviv Tamar, Deepak Pathak, David Held

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Brown University（布朗大学） ； Lambda ； Technion（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 LPWM通过自监督学习实现现实世界多对象数据的随机动态建模，并在决策制定中展现卓越性能。

Comments ICLR 2026 Oral. Project webpage: https://taldatech.github.io/lpwm-web

Contextual Latent World Models for Offline Meta Reinforcement Learning

上下文潜在世界模型用于离线元强化学习

Mohammadreza Nakheai, Aidan Scannell, Kevin Luck, Joni Pajarinen

机构 * Aalto University（阿alto大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出上下文潜在世界模型，通过联合训练潜在世界模型和上下文编码器，提升任务表示的表达能力，从而增强跨任务泛化性能。

COMBAT: Conditional World Models for Behavioral Agent Training

COMBAT：基于行为代理训练的条件世界模型

Anmol Agarwal, Pranay Meshram, Sumer Singh, Saurav Suman, Andrew Lapp, Shahbuland Matiana, Louis Castricato, Spencer Frazier

机构 * Overworld AI ； Indian Institute of Science Education and Research Bhopal（印度科学教育与研究学院博帕尔分校） 纠错

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

AI总结 COMBAT通过在Tekken 3中训练实时动作控制的世界模型，利用扩散模型模拟动态对手，实现对玩家行为的响应性训练。

MetaMind: General and Cognitive World Models in Multi-Agent Systems by Meta-Theory of Mind

MetaMind: 多智能体系统中通过元理论思维实现通用和认知世界模型

Lingyi Wang, Rashed Shelim, Walid Saad, Naren Ramakrishna

机构 * Department of Electrical（电气工程系） ； Department of Computer Science, Virginia Tech, USA（计算机科学系，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.AI

AI总结 MetaMind通过元理论思维框架，使多智能体系统中的智能体能够自主推理他人目标与信念，实现零样本泛化与自监督学习。

DreamWorld: Unified World Modeling in Video Generation

DreamWorld: 视频生成中的统一世界建模

Boming Tan, Xiangdong Zhang, Ning Liao, Yuqing Zhang, Shaofeng Zhang, Xue Yang, Qi Fan, Yanyong Zhang

机构 * University of Science（科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China.（上海交通大学） ； Nanjing University, Suzhou, China.（南京大学） 纠错

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

AI总结 DreamWorld通过联合世界建模范式和约束退火技术，提升视频生成的世界一致性，优于现有方法。

Inference-time Physics Alignment of Video Generative Models with Latent World Models

视频生成模型的推理时间物理对齐：基于潜在世界模型

Jianhao Yuan, Xiaofeng Zhang, Felix Friedrich, Nicolas Beltran-Velez, Melissa Hall, Reyhane Askari-Hemmat, Xiaochuang Han, Nicolas Ballas, Michal Drozdzal, Adriana Romero-Soriano

机构 * FAIR, Meta Superintelligence Labs ； University of Oxford ； Mila - Qu\' e bec AI Institute ； Columbia University ； McGill University ； Canada CIFAR AI Chair 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WMReward方法，通过潜在世界模型提升视频生成的物理合理性，实验表明在多个生成设置中显著提高物理合理性，并在ICCV 2025挑战中取得第一名。

Comments 22 pages, 10 figures

The Trinity of Consistency as a Defining Principle for General World Models

一致性三元组作为一般世界模型的定义原则

Jingxuan Wei, Siyuan Li, Yuhang Xu, Zheng Sun, Junjie Jiang, Hexuan Jin, Caijun Jia, Honghao He, Xinglong Xu, Xi bai, Chang Yu, Yumou Liu, Junnan Zhu, Xuanhe Zhou, Jintao Chen, Xiaobin Hu, Shancheng Pang, Bihui Yu, Ran He, Zhen Lei, Stan Z. Li, Conghui He, Shuicheng Yan, Cheng Tan

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

AI总结 本文提出一致性三元组作为定义通用世界模型的原则，通过系统回顾多模态学习的演变，引入CoW-Bench基准测试，明确未来发展方向。

Comments 119 pages, 50 figures

K-Search: LLM Kernel Generation via Co-Evolving Intrinsic World Model

K-Search: 通过共进化内在世界模型生成LLM内核

Shiyi Cao, Ziming Mao, Joseph E. Gonzalez, Ion Stoica

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 K-Search通过共进化内在世界模型生成LLM内核，显著优于现有进化搜索方法，实现高效内核优化。

UniFuture: A 4D Driving World Model for Future Generation and Perception

UniFuture: 一个面向未来生成与感知的4D驾驶世界模型

Dingkang Liang, Dingyuan Zhang, Xin Zhou, Sifan Tu, Tianrui Feng, Xiaofan Li, Yumeng Zhang, Mingyang Du, Xiao Tan, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

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

AI总结 UniFuture通过统一4D建模提升自动驾驶中的未来生成与几何感知能力。

Comments Accepted by ICRA 2026

Code World Models for Parameter Control in Evolutionary Algorithms

用于进化算法参数控制的代码世界模型

Camilo Chacón Sartori, Guillem Rodríguez Corominas

机构 * ICN2 -- Catalan Institute of Nanoscience ； Nanotechnology, Barcelona, Spain Artificial Intelligence Research Institute (IIIA-CSIC), Barcelona, Spain Universitat Polit\` e cnica de Catalunya (UPC), Barcelona, Spain 纠错

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

AI总结 本文提出利用代码世界模型进行进化算法参数控制，通过模拟器实现高效突变强度选择，在多个基准测试中表现出色。

Solaris: Building a Multiplayer Video World Model in Minecraft

Solaris：在Minecraft中构建多玩家视频世界模型

Georgy Savva, Oscar Michel, Daohan Lu, Suppakit Waiwitlikhit, Timothy Meehan, Dhairya Mishra, Srivats Poddar, Jack Lu, Saining Xie

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 Solaris通过多玩家数据系统和分阶段训练方法，在Minecraft中构建了能模拟多视角观测的视频世界模型，提升了多代理交互的建模能力。

Comments Project website: https://solaris-wm.github.io/

Geometric Priors for Generalizable World Models via Vector Symbolic Architecture

基于向量符号架构的几何先验用于通用世界模型

William Youngwoo Chung, Calvin Yeung, Hansen Jin Lillemark, Zhuowen Zou, Xiangjian Liu, Mohsen Imani

机构 * University of California Irvine（加州大学伊文斯分校） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 本文提出基于向量符号架构的几何先验方法，通过学习复数空间的群结构，实现高效且可解释的世界模型，提升多步组合和泛化能力。

Comments 9 pages, accepted to Neurips 2025 Workshop Symmetry and Geometry in Neural Representations