视觉与机器人

世界模型

面向环境建模、时序预测、仿真规划、具身智能和自动驾驶的世界模型方法与应用。

2025-12-01 至 2025-12-01 共收录 4 篇信号源：cs.AI, cs.LG, cs.CV, cs.RO, cs.MA

1. 通用世界模型 4 篇

2511.23465 2025-12-01 cs.LG 94%

SmallWorlds: Assessing Dynamics Understanding of World Models in Isolated Environments

SmallWorlds: 评估世界模型在孤立环境中的动态理解能力

Xinyi Li, Zaishuo Xia, Weyl Lu, Chenjie Hao, Yubei Chen

机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校）； Open Path AI Foundation（Open Path AI基金会）

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 SmallWorlds通过引入基准测试平台，评估世界模型在孤立环境中的动态理解能力，揭示了不同模型在捕捉环境结构和预测准确性方面的表现及局限性。

2511.23476 2025-12-01 cs.AI 90%

Thinking by Doing: Building Efficient World Model Reasoning in LLMs via Multi-turn Interaction

通过多轮交互构建高效的LLM世界模型推理：WMAct

Bao Shu, Yan Cai, Jianjian Sun, Chunrui Han, En Yu, Liang Zhao, Jingcheng Hu, Yinmin Zhang, Haoran Lv, Yuang Peng, Zheng Ge, Xiangyu Zhang, Daxin Jiang, Xiangyu Yue

机构 * CUHK MMLab（香港中文大学MMLab）； Peking University（北京大学）； StepFun ； Tsinghua University（清华大学）

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 WMAct通过高效交互和主动推理机制，使LLM在复杂环境中实现高效世界模型推理，提升任务解决能力和迁移性能。

Comments 17 pages, 9 figures

2511.22904 2025-12-01 cs.CL cs.LG 90%

Language-conditioned world model improves policy generalization by reading environmental descriptions

语言引导的世界模型通过阅读环境描述提升策略泛化能力

Anh Nguyen, Stefan Lee

机构 * Oregon State University（俄勒冈州立大学）

专题命中通用世界模型：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；model-based reinforcement learning(abstract)；world models(comments)

AI总结本文提出LED-WM，通过语言引导的世界模型提升策略泛化能力，无需依赖假设，有效应对新动态和语言描述的未见过游戏。

Comments NeuRIPS 2025. Workshop: LAW 2025: Bridging Language, Agent, and World Models

2511.21982 2025-12-01 cs.CV cs.AI 71%

DialBench: Towards Accurate Reading Recognition of Pointer Meter using Large Foundation Models

DialBench: 通过大基础模型实现指针表盘读数的准确识别

Futian Wang, Chaoliu Weng, Xiao Wang, Zhen Chen, Zhicheng Zhao, Jin Tang

机构 * School of Computer Science and Technology, Anhui University, Hefei 230601, China（安徽大学计算机科学与技术学院）； School of Artificial Intelligence, Anhui University, Hefei 230601, China（安徽大学人工智能学院）； Department of Computer Science and Information Technology, La Trobe University, Bendigo, Australia（拉筹伯大学计算机科学与信息技术系）

专题命中通用世界模型：world-model(abstract)；world-model(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结本文提出DialBench基准数据集和MRLM模型，通过物理关系注入提升指针表盘读数识别的准确性。