世界模型

LongVie 2: Multimodal Controllable Ultra-Long Video World Model

LongVie 2: 多模态可控超长视频世界模型

Jianxiong Gao, Zhaoxi Chen, Xian Liu, Junhao Zhuang, Chengming Xu, Jianfeng Feng, Yu Qiao, Yanwei Fu, Chenyang Si, Ziwei Liu

机构 * FDU（福建大学） ； NJU（南京大学） ； NTU（National University of Taiwan） ； NVIDIA（英伟达） ； THU（清华大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 LongVie 2通过多模态引导、退化感知训练和历史-上下文引导，实现了超长视频的可控生成，支持连续视频生成长达五分钟，推动视频世界建模的统一发展。

Comments Project Page: https://vchitect.github.io/LongVie2-project/

On the uplift of 4D wormholes in Braneworld models and their 5D structure

关于Braneworld模型中4D虫洞的提升及其5D结构

Thomas D. Pappas, Theodoros Nakas

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 本文研究了Braneworld模型中4D虫洞的提升及其5D结构，推导了通用条件并首次提出flare-out条件，揭示了扭曲额外维度对5D虫洞结构的影响。

Comments 37 pages, 11 figures. v2: Significantly enriched and extended analysis in preparation for journal submission; method generalized to arbitrary radial coordinates; further examples added, including thick-brane models and non-isometric wormholes

Surgical Vision World Model

手术视觉世界模型

Saurabh Koju, Saurav Bastola, Prashant Shrestha, Sanskar Amgain, Yash Raj Shrestha, Rudra P. K. Poudel, Binod Bhattarai

机构 * University of Aberdeen, UK（阿伯丁大学，英国） ； Cambridge Research Laboratory, Toshiba Europe Ltd, UK（剑桥研究实验室，东芝欧洲有限公司，英国） ； Nepal Applied Mathematics and Informatics Institute for research (Naamii), Nepal（尼泊尔应用数学与信息学研究所（Naamii），尼泊尔） ； University of Lausanne, Switzerland（洛桑大学，瑞士） 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 本文提出首个手术视觉世界模型，通过生成动作可控的手术数据，提升自主手术代理训练的现实感与交互性。

Comments This paper has been accepted at the Data Engineering in Medical Imaging Workshop, MICCAI 2025

Journal ref MICCAI Workshop on Data Engineering in Medical Imaging (2025) 1-10

Robotic World Model: A Neural Network Simulator for Robust Policy Optimization in Robotics

机器人世界模型：一种用于机器人鲁棒策略优化的神经网络模拟器

Chenhao Li, Andreas Krause, Marco Hutter

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 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 本文提出了一种基于神经网络的机器人世界模型，通过双自回归机制和自监督训练实现鲁棒的长周期预测，从而提升机器人策略优化的效率和适应性。

BAgger: Backwards Aggregation for Mitigating Drift in Autoregressive Video Diffusion Models

BAgger: 逆向聚合用于缓解自回归视频扩散模型中的漂移

Ryan Po, Eric Ryan Chan, Changan Chen, Gordon Wetzstein

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 BAgger通过自监督方法缓解自回归视频扩散模型中的漂移问题，利用标准分数或流匹配目标提升长期运动稳定性与视觉一致性。

Comments Project page here: https://ryanpo.com/bagger

A Multi-Component AI Framework for Computational Psychology: From Robust Predictive Modeling to Deployed Generative Dialogue

面向计算心理学的多组件AI框架：从稳健的预测建模到部署的生成对话

Anant Pareek

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：predictive model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出一个多组件AI框架，结合预测建模与生成对话，实现从心理状态分析到实际应用的完整研究到部署流程。