世界模型

InstaDrive: Instance-Aware Driving World Models for Realistic and Consistent Video Generation

InstaDrive: 为真实和一致的视频生成实例感知的驾驶世界模型

Zhuoran Yang, Xi Guo, Chenjing Ding, Chiyu Wang, Wei Wu, Yanyong Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； SenseAuto（感etime） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 InstaDrive通过实例感知机制提升驾驶视频生成质量，增强自动驾驶任务性能。

LIVE: Long-horizon Interactive Video World Modeling

LIVE: 长时距交互视频世界建模

Junchao Huang, Ziyang Ye, Xinting Hu, Tianyu He, Guiyu Zhang, Shaoshuai Shi, Jiang Bian, Li Jiang

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Microsoft Research（微软研究院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Voyager Research, Didi Chuxing Project（Voyager研究，滴滴出行项目） 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 LIVE通过循环一致性目标限制误差累积，无需教师蒸馏，实现长时距交互视频世界建模，取得最优性能。

Comments 18 pages, 22 figures

Infinite-World: Scaling Interactive World Models to 1000-Frame Horizons via Pose-Free Hierarchical Memory

无限世界：通过无姿态分层记忆实现交互世界模型的1000帧扩展

Ruiqi Wu, Xuanhua He, Meng Cheng, Tianyu Yang, Yong Zhang, Zhuoliang Kang, Xunliang Cai, Xiaoming Wei, Chunle Guo, Chongyi Li, Ming-Ming Cheng

机构 * VCIP, CS, Nankai University（中国南开大学计算机科学与技术学院） ； The Hong Kong University of Science（香港科学与技术大学） 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 Infinite-World通过无姿态分层记忆压缩和不确定性感知动作标签，实现交互世界模型在1000帧内的稳健扩展，提升视觉质量和动作可控性。

Comments project page: https://rq-wu.github.io/projects/infinite-world/index.html

Building spatial world models from sparse transitional episodic memories

从稀疏的过渡性片段记忆中构建空间世界模型

Zizhan He, Maxime Daigle, Pouya Bashivan

机构 * Department of Computer Science, McGill University（麦吉尔大学计算机科学系） ； Department of Physiology, McGill University（麦吉尔大学生理学系） ； Mila, Université de Montréal（蒙特利尔大学Mila） 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ESWM模型，通过稀疏片段记忆构建空间地图，实现环境探索和导航的高效适应能力。

Comments Accepted ICLR 2026

General Agents Contain World Models, even under Partial Observability and Stochasticity

通用智能体包含世界模型，即使在部分可观测性和随机性下

Santiago Cifuentes

机构 * Dovetail Research（Dovetail研究） 纠错

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

AI总结 本研究证明了即使在部分可观测性和随机性下，通用智能体仍需学习环境模型。

Comments 19 pages, 4 figures

Accurate and Efficient World Modeling with Masked Latent Transformers

基于掩码潜在变换器的精准高效世界建模

Maxime Burchi, Radu Timofte

机构 * Computer Vision Lab, CAIDAS \& IFI, University of Würzburg, Germany 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 EMERALD通过高效掩码潜在变换器实现精准高效的世界建模，首次在1000万环境步骤内超越人类专家性能。

EHRWorld: A Patient-Centric Medical World Model for Long-Horizon Clinical Trajectories

EHRWorld: 一个以患者为中心的医疗世界模型用于长周期临床轨迹

Linjie Mu, Zhongzhen Huang, Yannian Gu, Shengqian Qin, Shaoting Zhang, Xiaofan Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 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 EHRWorld通过因果序列范式训练，有效解决长周期临床模拟中的误差累积问题，提升医疗世界模型的稳定性与可靠性。

What Drives Length of Stay After Elective Spine Surgery? Insights from a Decade of Predictive Modeling

什么驱动了择期脊柱手术后住院时间？来自十年预测建模的洞察

Ha Na Cho, Seungmin Jeong, Yawen Guo, Alexander Lopez, Hansen Bow, Kai Zheng

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

AI总结 本研究利用机器学习模型预测择期脊柱手术后住院时间，发现其在性能上优于传统统计模型，强调了其在优化医院资源管理中的应用潜力。