世界模型

The Observer Effect in World Models: Invasive Adaptation Corrupts Latent Physics

世界模型中的观测效应：侵入性适应破坏潜在物理

Christian Internò, Jumpei Yamaguchi, Loren Amdahl-Culleton, Markus Olhofer, David Klindt, Barbara Hammer

机构 * Bielefeld University（比勒菲尔德大学） ； Tokyo Institute of Technology（东京技术大学） ； Simplex, Astera Institute（Simplex，Astera研究所） ； Honda Research Institute EU（本田欧洲研究院） ； Cold Spring Harbor Laboratory（冷泉港实验室） 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 研究提出非侵入性评估方法PhyIP，发现低误差下的潜在结构可线性解码，而基于适应的评估会破坏结构，表明低容量探测器更准确。

Where Bits Matter in World Model Planning: A Paired Mixed-Bit Study for Efficient Spatial Reasoning

位在世界模型规划中的作用：一种混合位研究以实现高效的空问推理

Suraj Ranganath, Anish Patnaik, Vaishak Menon

机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 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 本研究通过混合位方法探讨位分配对世界模型规划的影响，发现不同比特分配策略在空间推理中的表现差异显著，提出模块意识和预算意识的量化策略作为未来研究方向。

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A Multi-Fidelity Control Variate Approach for Policy Gradient Estimation

一种多保真度控制变量化法用于策略梯度估计

Xinjie Liu, Cyrus Neary, Kushagra Gupta, Wesley A. Suttle, Christian Ellis, Ufuk Topcu, David Fridovich-Keil

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； The University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； DEVCOM Army Research Laboratory（国防部陆军研究实验室） 纠错

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 本文提出一种多保真度控制变量化方法，通过结合稀缺目标环境数据和丰富的低保真度模拟数据，提高策略梯度估计的样本效率和收敛速度，适用于有限高保真度数据但丰富低保真度数据的机器人任务。

Learning Physics-Grounded 4D Dynamics with Neural Gaussian Force Fields

基于神经高斯力场的学习物理 grounded 4D 动力学

Shiqian Li, Ruihong Shen, Junfeng Ni, Chang Pan, Chi Zhang, Yixin Zhu

机构 * Institute for AI, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； School of Psychological and Cognitive Sciences, Peking University（北京大学心理学与认知科学学院） ； School of EECS, Peking University（北京大学电子工程学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； Yuanpei College, Peking University（北京大学元培学院） ； State Key Lab of General AI, Peking University（北京大学通用人工智能国家重点实验室） ； Beijing Key Laboratory of Behavior and Mental Health, Peking University（北京行为与心理健康重点实验室） 纠错

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 本文提出神经高斯力场（NGFF），通过结合3D高斯感知与物理动力学建模，从多视角RGB输入生成交互式、物理真实的4D视频，提升视频预测的物理 grounded 性。

Comments 43 pages, ICLR 2026