世界模型

VFMF: World Modeling by Forecasting Vision Foundation Model Features

VFMF：通过预测视觉基础模型特征进行世界建模

Gabrijel Boduljak, Yushi Lan, Christian Rupprecht, Andrea Vedaldi

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 本文提出了一种基于VFM特征的生成预测器，通过自回归流匹配在潜在空间中实现更准确的预测，提升世界建模的效率和效果。

WARPD: World model Assisted Reactive Policy Diffusion

WARPD：世界模型辅助的反应策略扩散

Shashank Hegde, Satyajeet Das, Gautam Salhotra, Gaurav S. Sukhatme

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Google（谷歌） ； Intrinsic LLC（Intrinsic 公司） 纠错

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

AI总结 WARPD通过直接生成闭环策略，提高了机器人任务中长动作时间跨度和鲁棒性的性能，同时显著降低了推理成本。

Comments Outstanding Paper Award at the Embodied World Models for Decision Making Workshop at NeurIPS 2025

FutureX: Enhance End-to-End Autonomous Driving via Latent Chain-of-Thought World Model

FutureX: 通过潜在链式思维世界模型增强端到端自动驾驶

Hongbin Lin, Yiming Yang, Yifan Zhang, Chaoda Zheng, Jie Feng, Sheng Wang, Zhennan Wang, Shijia Chen, Boyang Wang, Yu Zhang, Xianming Liu, Shuguang Cui, Zhen Li

机构 * FNii-Shenzhen（FNii深圳分部） ； SSE, CUHK-Shenzhen（SSE，CUHK深圳分校） ； Xpeng Motors（小鹏汽车） ； MiroMind AI（MiroMind人工智能） ； Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 FutureX通过链式思维世界模型增强端到端自动驾驶，提升复杂场景下的运动规划质量与安全性。

Model-Based Lookahead Reinforcement Learning for in-hand manipulation

基于模型的 lookahead 强化学习用于手部操作

Alexandre Lopes, Catarina Barata, Plinio Moreno

专题命中 具身与机器人 ：model-based reinforcement learning(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种混合强化学习框架，用于提高手部操作任务的性能，通过结合模型无关和模型相关的强化学习方法，以提高任务表现，但增加了计算成本。