世界模型

Geometric Priors for Generalizable World Models via Vector Symbolic Architecture

基于向量符号架构的几何先验用于通用世界模型

William Youngwoo Chung, Calvin Yeung, Hansen Jin Lillemark, Zhuowen Zou, Xiangjian Liu, Mohsen Imani

机构 * University of California Irvine（加州大学伊文斯分校） ； 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 models(title,abstract)；world model(title,abstract)；world models(title,abstract)

AI总结 本文提出基于向量符号架构的几何先验方法，通过学习复数空间的群结构，实现高效且可解释的世界模型，提升多步组合和泛化能力。

Comments 9 pages, accepted to Neurips 2025 Workshop Symmetry and Geometry in Neural Representations

Object-Centric World Models from Few-Shot Annotations for Sample-Efficient Reinforcement Learning

基于少量标注的面向对象世界模型用于样本高效强化学习

Weipu Zhang, Adam Jelley, Trevor McInroe, Amos Storkey, Gang Wang

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

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OC-STORM框架，通过面向对象表示提升MBRL在复杂视觉领域的样本效率，实验证明其在Atari和Hollow Knight中的优越性能。

World Guidance: World Modeling in Condition Space for Action Generation

世界引导：在条件空间中进行世界建模以生成动作

Yue Su, Sijin Chen, Haixin Shi, Mingyu Liu, Zhengshen Zhang, Ningyuan Huang, Weiheng Zhong, Zhengbang Zhu, Yuxiao Liu, Xihui Liu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 WoG通过在条件空间中建模未来观测，提升视觉-语言-动作模型的动作生成能力与泛化性能。

Comments Project Page: https://selen-suyue.github.io/WoGNet/

RAYNOVA: Scale-Temporal Autoregressive World Modeling in Ray Space

RAYNOVA：在射线空间中实现尺度-时间自回归世界建模

Yichen Xie, Chensheng Peng, Mazen Abdelfattah, Yihan Hu, Jiezhi Yang, Eric Higgins, Ryan Brigden, Masayoshi Tomizuka, Wei Zhan

机构 * Applied Intuition ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 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 RAYNOVA通过双因果自回归框架实现尺度-时间自回归世界建模，在驾驶场景中实现多视角视频生成，具有更高的吞吐量和可控性。

Comments Accepted by CVPR 2026; Project website: https://raynova-ai.github.io/

Recursive Belief Vision Language Action Models

递归信念视觉语言动作模型

Vaidehi Bagaria, Bijo Sebastian, Nirav Kumar Patel

机构 * Department of Engineering Design, Indian Institute of Technology, Madras, Chennai, India（工程设计系，印度理工学院，马德拉斯，钦奈，印度） 纠错

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

AI总结 RB-VLA通过信念与意图联合条件化扩散策略，实现长周期任务的高效执行，显著提升成功率并降低推理延迟。

MPC of Uncertain Nonlinear Systems with Meta-Learning for Fast Adaptation of Neural Predictive Models

具有元学习的不确定非线性系统MPC以实现神经预测模型的快速适应

Jiaqi Yan, Ankush Chakrabarty, Alisa Rupenyan, John Lygeros

机构 * Automatic Control Laboratory, ETH Zurich（瑞士苏黎世联邦理工学院自动控制实验室） ； Mitsubishi Electric Research Laboratories（三菱电机研究实验室） ； ZHAW Centre for Artificial Intelligence, Zurich University of Applied Sciences（瑞士应用科学大学人工智能中心） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于元学习的MPC方法，通过聚合神经状态空间模型快速适应非线性系统，提升控制性能。