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。

2026-01-30 至 2026-01-30 共收录 5 篇信号源：cs.AI, cs.LG, cs.CV, cs.RO, cs.MA

1. 通用世界模型 5 篇

2601.22086 2026-01-30 physics.flu-dyn cs.CV 92%

Learning Transient Convective Heat Transfer with Geometry Aware World Models

利用几何感知的世界模型学习瞬态对流热传递

Onur T. Doganay, Alexander Klawonn, Martin Eigel, Hanno Gottschalk

机构 * Institute of Mathematics, TU Berlin（柏林技术大学数学研究所）； Siemens Energy AG（西门子能源有限公司）； Weierstrass Institute for Applied Analysis and Stochastics（魏尔斯特拉斯应用分析与概率研究所）

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

AI总结本文提出一种几何感知的世界模型架构，用于学习瞬态对流热传递，通过双重条件机制和架构适应性提升物理模拟的可控性和精度。

Comments 36 pages, 18 figures, 2 tables

2506.06725 2026-01-30 cs.AI cs.LG 89%

WorldLLM: Improving LLMs' world modeling using curiosity-driven theory-making

WorldLLM: 通过好奇心驱动的理论构建改进LLM的世界建模

Guillaume Levy, Cedric Colas, Pierre-Yves Oudeyer, Thomas Carta, Clement Romac

机构 * Inria（法国国家信息与自动化技术研究院）； Univ. of Bordeaux（波尔多大学）； MIT（麻省理工学院）； Hugging Face

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

AI总结 WorldLLM通过结合贝叶斯推断和好奇心驱动的强化学习，改进LLM在结构化环境中的世界建模能力，提升预测精度并生成可解释的环境理论。

Comments This project's code can be found at https://github.com/flowersteam/WorldLLM. This project was presented at RLDM 2025 (https://rldm.org/)

2601.22128 2026-01-30 cs.AI cs.CE q-bio.QM 88%

The Patient is not a Moving Document: A World Model Training Paradigm for Longitudinal EHR

患者并非静态文档：一种用于纵向电子健康记录的world model训练范式

Irsyad Adam, Zekai Chen, David Laprade, Shaun Porwal, David Laub, Erik Reinertsen, Arda Pekis, Kevin Brown

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

AI总结本文提出SMB-Structure模型，通过结合联合嵌入预测架构和next-token预测，学习捕捉疾病动态的嵌入，实现对高异质性复杂任务的竞争力表现。

2601.17323 2026-01-30 cs.CV 81%

SkyReels-V3 Technique Report

SkyReels-V3 技术报告

Debang Li, Zhengcong Fei, Tuanhui Li, Yikun Dou, Zheng Chen, Jiangping Yang, Mingyuan Fan, Jingtao Xu, Jiahua Wang, Baoxuan Gu, Mingshan Chang, Wenjing Cai, Yuqiang Xie, Binjie Mao, Youqiang Zhang, Nuo Pang, Hao Zhang, Yuzhe Jin, Zhiheng Xu, Dixuan Lin, Guibin Chen, Yahui Zhou

机构 * SkyReels Team（SkyReels 团队）

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 SkyReels-V3 提出三种视频生成范式，通过多模态上下文学习框架实现高质量视频生成，涵盖图像到视频、视频扩展和音频引导生成，达到接近闭源系统的性能。

2307.03762 2026-01-30 cs.CL cs.AI 69%

Brain in a Vat: On Missing Pieces Towards Artificial General Intelligence in Large Language Models

虚拟大脑：迈向大型语言模型中人工通用智能的缺失部件

Yuxi Ma, Chi Zhang, Song-Chun Zhu

机构 * Beijing Insitute for General Artificial Intelligence (BIGAI)（北京通用人工智能研究院）

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

AI总结本文探讨了大型语言模型中人工通用智能的缺失部件，提出智能代理应具备无限任务执行、任务生成、价值系统和现实世界模型等特征，并强调知与行的统一对智能发展的重要性。

Journal ref Proceedings of the Annual Meeting of the Cognitive Science Society, 47 (2025)