世界模型

Learning Robot Manipulation from Audio World Models

从音频世界模型中学习机器人操作

Fan Zhang, Michael Gienger

机构 * Honda Research Institute EU（本田欧洲研究院） 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 本文提出一种生成性潜在流匹配模型，用于通过预测未来音频状态提升机器人操作任务中的多模态推理能力。

Visionary: The World Model Carrier Built on WebGPU-Powered Gaussian Splatting Platform

Visionary: 基于WebGPU驱动的高斯点云平台的世界模型载体

Yuning Gong, Yifei Liu, Yifan Zhan, Muyao Niu, Xueying Li, Yuanjun Liao, Jiaming Chen, Yuanyuan Gao, Jiaqi Chen, Minming Chen, Li Zhou, Yuning Zhang, Wei Wang, Xiaoqing Hou, Huaxi Huang, Shixiang Tang, Le Ma, Dingwen Zhang, Xue Yang, Junchi Yan, Yanchi Zhang, Yinqiang Zheng, Xiao Sun, Zhihang Zhong

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Sichuan University（四川大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） 纠错

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

AI总结 Visionary是一款基于WebGPU的实时高斯点云渲染平台，通过高效推断和浏览器集成，提升3DGS方法的部署效率与多样性。

Comments Project page: https://visionary-laboratory.github.io/visionary

Zero-Splat TeleAssist: A Zero-Shot Pose Estimation Framework for Semantic Teleoperation

零溅远程协助：一种用于语义远程操作的零样本姿态估计框架

Srijan Dokania, Dharini Raghavan

机构 * Khoury College of Computer Sciences at Northeastern University（东北大学Khoury计算机科学学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 Zero-Splat TeleAssist通过整合视觉-语言分割、单目深度、加权PCA姿态提取和3DGS，实现无需标记或深度传感器的多机器人远程操作中的零样本姿态估计。

Comments Published and Presented at 3rd Workshop on Human-Centric Multilateral Teleoperation in ICRA 2025

Embodied Tree of Thoughts: Deliberate Manipulation Planning with Embodied World Model

具身思维树：基于具身世界模型的 deliberative 操控规划

Wenjiang Xu, Cindy Wang, Rui Fang, Mingkang Zhang, Lusong Li, Jing Xu, Jiayuan Gu, Zecui Zeng, Rui Chen

机构 * University of Chinese Academy of Sciences (UCAS)（中国科学院大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； JD Explore Academy（京东探索学院） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(title,abstract)；embodied world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；embodied world model(title,abstract)

AI总结 EToT通过基于物理的交互数字双胞胎实现具身世界模型，结合先验分支和反思分支机制，提升机器人操控规划的物理一致性和鲁棒性。

Comments Website at https://embodied-tree-of-thoughts.github.io

Scalable Offline Model-Based RL with Action Chunks

可扩展的基于模型的强化学习与动作块

Kwanyoung Park, Seohong Park, Youngwoon Lee, Sergey Levine

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

AI总结 本文提出MAC方法，通过动作块模型和拒绝采样提升离线基于模型的强化学习在复杂长 horizon 任务中的性能。

Comments 22 pages, 7 figures