世界模型

InCoder-32B-Thinking: Industrial Code World Model for Thinking

InCoder-32B-Thinking：工业代码世界模型用于推理

Jian Yang, Wei Zhang, Jiajun Wu, Junhang Cheng, Tuney Zheng, Fanglin Xu, Weicheng Gu, Lin Jing, Yaxin Du, Joseph Li, Yizhi Li, Yan Xing, Chuan Hao, Ran Tao, Ruihao Gong, Aishan Liu, Zhoujun Li, Mingjie Tang, Chenghua Lin, Siheng Chen, Wayne Xin Zhao, Xianglong Liu, Ming Zhou, Bryan Dai, Weifeng Lv

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； IQuest Research ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； ELLIS ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Langboat（朗博特） 纠错

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InCoder-32B-Thinking，通过工业代码世界模型生成推理轨迹，评估显示其在通用和工业基准上均取得领先开源结果。

VoxelCodeBench: Benchmarking 3D World Modeling Through Code Generation

VoxelCodeBench：通过代码生成进行3D世界建模的基准测试

Yan Zheng, Florian Bordes

机构 * FAIR at Meta（Meta FAIR） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 本文提出VoxelCodeBench基准，通过代码生成评估3D空间推理能力，发现生成可执行代码易，但生成空间正确输出难，尤其在几何构造和多物体组合上挑战大。

UI-Oceanus: Scaling GUI Agents with Synthetic Environmental Dynamics

UI-Oceanus：通过合成环境动态扩展GUI代理

Mengzhou Wu, Yuzhe Guo, Yuan Cao, Haochuan Lu, Songhe Zhu, Pingzhe Qu, Xin Chen, Kang Qin, Zhongpu Wang, Xiaode Zhang, Xinyi Wang, Wei Dai, Gang Cao, Yuetang Deng, Zhi Gong, Dezhi Ran, Linyi Li, Wei Yang, Tao Xie

机构 * Key Lab of HCST (PKU), MOE（高可信软件技术教育部重点实验室（北京大学）；北京大学计算机学院） ； School of Computer Science, Peking University（北京通明湖信息技术应用创新中心） ； Beijing Tongming Lake Information Technology Application Innovation Center（腾讯微信） ； WeChat, Tencent Inc.（西蒙菲莎大学） ； Simon Fraser University（德克萨斯大学达拉斯分校） ； University of Texas at Dallas（复旦大学系统与先进计算研究所） ； Fudan University Institute of Systems for Advanced Computing（上海开放计算系统研究所） ； Shanghai Institute of Systems for Open Computing 纠错

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

AI总结 本文提出UI-Oceanus框架，通过地面真实环境反馈掌握交互物理，解决GUI代理扩展中的数据瓶颈问题，实验表明其在离线和在线导航中均优于基线方法。

Learning Task-Invariant Properties via Dreamer: Enabling Efficient Policy Transfer for Quadruped Robots

通过Dreamer学习任务不变属性：为四足机器人实现高效的策略迁移

Junyang Liang, Yuxuan Liu, Yabin Chang, Junfan Lin, Junkai Ji, Hui Li, Changxin Huang, Jianqiang Li

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出DreamTIP框架，通过在Dreamer世界模型中引入任务不变属性学习，提升仿真到现实的迁移能力，实验表明其在复杂地形任务中表现优异，性能提升显著。

Comments Accepted by IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026

Coupled Control, Structured Memory, and Verifiable Action in Agentic AI (SCRAT -- Stochastic Control with Retrieval and Auditable Trajectories): A Comparative Perspective from Squirrel Locomotion and Scatter-Hoarding

耦合控制、结构化记忆与可验证行为在代理AI中的应用（SCRAT -- 随机控制与可审计轨迹：从松鼠运动与散落储藏的比较视角）

Maximiliano Armesto, Christophe Kolb

机构 * Taller Technologies 纠错

专题命中 具身与机器人 ：latent dynamics(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文从松鼠生态角度探讨代理AI中控制、记忆与可验证行为的耦合机制，提出结构化记忆模型与延迟验证信号，验证三种假设以提升系统鲁棒性与可靠性。

Comments 15 pages, 4 figures, 3 tables

Learn2Fold: Structured Origami Generation with World Model Planning

Learn2Fold: 基于世界模型规划的结构化折纸生成

Yanjia Huang, Yunuo Chen, Ying Jiang, Jinru Han, Zhengzhong Tu, Yin Yang, Chenfanfu Jiang

专题命中 仿真与规划 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Learn2Fold框架，通过结合符号推理与物理模拟，解决从文本生成物理有效的折纸折叠序列问题。

Comments 9 pages, 6 figures