世界模型

Describe-Then-Act: Proactive Agent Steering via Distilled Language-Action World Models

描述-然后-行动：通过蒸馏的语言-动作世界模型实现前瞻性智能体导航

Massimiliano Pappa, Luca Romani, Valentino Sacco, Alessio Palma, Stéphane Lathuilière, Fabio Galasso, Xavier Alameda-Pineda, Indro Spinelli

机构 * Sapienza University of Rome, Italy（罗马大学萨皮恩扎） ； Inria, Univ. Grenoble Alpes, CNRS, LJK（法国国家信息与自动化技术研究所） 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DILLO模型，通过蒸馏方法实现无需视觉模拟的前瞻性智能体导航，提升任务成功率。

WildWorld: A Large-Scale Dataset for Dynamic World Modeling with Actions and Explicit State toward Generative ARPG

WildWorld: 一个大规模动态世界建模数据集，包含动作和显式状态，面向生成式ARPG

Zhen Li, Zian Meng, Shuwei Shi, Wenshuo Peng, Yuwei Wu, Bo Zheng, Chuanhao Li, Kaipeng Zhang

机构 * Alaya Studio, Shanda AI Research Tokyo（Alaya工作室，Shanda AI东京研究院） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shenzhen MSU-BIT University（深圳MSU-BIT大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出WildWorld数据集，通过AAA动作角色扮演游戏Monster Hunter: Wilds自动收集，包含1.08亿帧视频和450多种动作，包含骨骼、世界状态、相机姿态和深度图标注，用于评估动作跟随和状态对齐。

AI Mental Models: Learned Intuition and Deliberation in a Bounded Neural Architecture

AI 心智模型：在有限神经架构中学习的直觉与推理

Laurence Anthony

机构 * Waseda University（早稻田大学） 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 本文探讨有限神经架构是否能在经典64项演绎推理基准上实现直觉与推理的分工。研究提出双路径架构，通过直觉与推理路径的分离，展示出在交叉验证中推理路径的显著优势，表明模型具备结构化内部计算能力。

Portfolio Optimization under Recursive Utility via Reinforcement Learning

通过强化学习进行递归效用下的投资组合优化

Minkey Chang

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

AI总结 本文研究递归效用是否能提升投资组合分配的强化学习效果，通过蒙特卡洛方法近似递归效用中的确定等价，改进了PPO和A2C算法，实验显示在夏普比率、最大回撤和累计收益上优于传统方法。