世界模型

Adapting Vision-Language Models for Evaluating World Models

为世界模型评估适应视觉-语言模型

Mariya Hendriksen, Tabish Rashid, David Bignell, Raluca Georgescu, Abdelhak Lemkhenter, Katja Hofmann, Sam Devlin, Sarah Parisot

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world models(title,abstract)；world model(title,abstract)；world models(title,abstract)

AI总结 本文提出UNIVERSE，一种基于视觉-语言模型的视频世界模型评估器，通过适应不同任务格式和数据约束，实现了细粒度、时间敏感的评估，与任务特定检查点性能相当，并在多种环境中验证了其与人类判断的一致性。

Comments NeurIPS LAW 2025 (Oral)

From Forecasting to Planning: Policy World Model for Collaborative State-Action Prediction

从预测到规划：用于协作状态-动作预测的策略世界模型

Zhida Zhao, Talas Fu, Yifan Wang, Lijun Wang, Huchuan Lu

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；world models(abstract)；world-model(abstract)

AI总结 本文提出策略世界模型（PWM），通过整合世界建模与轨迹规划，并利用无动作未来状态预测提升规划性能，实现更可靠的自主驾驶决策。

Comments Accepted by NuerIPS 2025 (Poster)

Map-World: Masked Action planning and Path-Integral World Model for Autonomous Driving

Map-World: 遮蔽动作规划与路径积分世界模型用于自动驾驶

Bin Hu, Zijian Lu, Haicheng Liao, Chengran Yuan, Bin Rao, Yongkang Li, Guofa Li, Zhiyong Cui, Cheng-zhong Xu, Zhenning Li

机构 * University of Macau（澳门大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Purdue University（普渡大学） ； Chongqing University（重庆大学） ； Beihang University（北航大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；world-model(abstract)；world-model(abstract)

AI总结 MAP-World通过结合遮蔽动作规划和路径加权世界模型，实现了高效的多模式自动驾驶规划，无需强化学习即可达到最佳性能。

Influence of the Geometry of the world model on Curiosity Based Exploration

世界模型几何对基于好奇心的探索的影响

Grégoire Sergeant-Perthuis, Nils Ruet, David Rudrauf, Dimitri Ognibene, Yvain Tisserand

机构 * LCQB Sorbonne Université & OURAGAN team, Inria Paris（LCQB 索邦大学及 OURAGAN 团队，巴黎研究所） ； CIAMS, Université Paris-Saclay, Orsay & Université d’Orléans（CIAMS，巴黎-萨克雷大学，欧塞比及奥尔良大学） ； Dipartimento di Psicologia, Università Milano-Bicocca（心理学系，米兰-比科卡大学） ； CISA, University of Geneva（日内瓦大学 CISA） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；world models(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文研究了世界模型几何结构对智能体好奇心驱动探索行为的影响，通过比较投影群与欧几里得群在知识价值和探索行为中的作用，揭示了几何结构在空间意识中的关键作用。

Journal ref Biol Cybern 119, 4 (2025)

4DWorldBench: A Comprehensive Evaluation Framework for 3D/4D World Generation Models

4DWorldBench: 一种用于3D/4D世界生成模型的综合评估框架

Yiting Lu, Wei Luo, Peiyan Tu, Haoran Li, Hanxin Zhu, Zihao Yu, Xingrui Wang, Xinyi Chen, Xinge Peng, Xin Li, Zhibo Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Beijing Zhongguancun Academy（北京中关村学院） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 4DWorldBench提出了一种用于评估3D/4D世界生成模型的综合框架，通过四个维度评估模型的感知质量、条件对齐、物理真实性和一致性，支持多模态输入并整合多种评估方法。

SOMBRL: Scalable and Optimistic Model-Based RL

SOMBRL: 可扩展且乐观的基于模型的强化学习

Bhavya Sukhija, Lenart Treven, Carmelo Sferrazza, Florian Dörfler, Pieter Abbeel, Andreas Krause

专题命中 模型式强化学习 ：model-based RL(title)；model-based reinforcement learning(abstract)；分类 cs.LG；dynamics model(abstract)

AI总结 SOMBRL通过结合乐观性原则和不确定性建模，实现了在非线性动力学中具有亚线性遗憾的可扩展基于模型的强化学习方法，并在多个环境中展示了优越的探索性能。

Sparse-to-Field Reconstruction via Stochastic Neural Dynamic Mode Decomposition

通过随机神经动态模式分解实现稀疏到场的重建

Yujin Kim, Sarah Dean

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

专题命中 模型式强化学习 ：latent dynamics(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出随机NODE-DMD方法，通过建模连续时间非线性动态实现稀疏到场的重建，并量化预测不确定性，提升科学机器学习中动态系统建模的准确性与可靠性。