世界模型

Decentralized Collective World Model for Emergent Communication and Coordination

去中心化的集体世界模型用于涌现通信与协调

Kentaro Nomura, Tatsuya Aoki, Tadahiro Taniguchi, Takato Horii

机构 * The University of Osaka（大阪大学） ； Kyoto University（京都大学） ； Ritsumeikan University（立命馆大学） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种去中心化的多智能体世界模型，通过时间扩展的集体预测编码实现通信与协调的同步发展，通过对比学习促进信息对齐，展示了在双智能体轨迹绘制任务中优于非通信模型的协调能力。

Comments Accepted at IEEE ICDL 2025

EgoTL: Egocentric Think-Aloud Chains for Long-Horizon Tasks

EgoTL：用于长时任务的目视思考链

Lulin Liu, Dayou Li, Yiqing Liang, Sicong Jiang, Hitesh Vijay, Hezhen Hu, Xuhai Xu, Zirui Liu, Srinivas Shakkottai, Manling Li, Zhiwen Fan

机构 * UMN（明尼苏达大学） ； TAMU（德克萨斯农工大学） ； Brown University（布朗大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 本文提出EgoTL，通过构建目视思考链管道，提升长时任务中视觉语言模型和世界模型的推理与规划能力，发现基础模型在作为目视助手或开放世界模拟器方面仍有不足。

Comments https://ego-tl.github.io/

PhysInOne: Visual Physics Learning and Reasoning in One Suite

PhysInOne：一套视觉物理学习与推理系统

Siyuan Zhou, Hejun Wang, Hu Cheng, Jinxi Li, Dongsheng Wang, Junwei Jiang, Yixiao Jin, Jiayue Huang, Shiwei Mao, Shangjia Liu, Yafei Yang, Hongkang Song, Shenxing Wei, Zihui Zhang, Peng Huang, Shijie Liu, Zhengli Hao, Hao Li, Yitian Li, Wenqi Zhou, Zhihan Zhao, Zongqi He, Hongtao Wen, Shouwang Huang, Peng Yun, Bowen Cheng, Pok Kazaf Fu, Wai Kit Lai, Jiahao Chen, Kaiyuan Wang, Zhixuan Sun, Ziqi Li, Haochen Hu, Di Zhang, Chun Ho Yuen, Bing Wang, Zhihua Wang, Chuhang Zou, Bo Yang

机构 * vLAR Group（vLAR 研究组） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Syai Singapore（Syai 新加坡） ； Meta 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 PhysInOne通过大规模合成数据提升AI系统对物理现象的理解，包含200万视频和15万动态3D场景，涵盖71种基本物理现象，用于物理感知视频生成、未来帧预测、物理属性估计和运动转移等应用。

Comments CVPR 2026. Siyuan, Hejun, Hu, Jinxi, Dongsheng, Junwei, Yixiao, Jiayue, and Shiwei are co-first authors. Project page: https://vlar-group.github.io/PhysInOne.html

VAG: Dual-Stream Video-Action Generation for Embodied Data Synthesis

VAG：用于具身数据合成的双流视频-动作生成

Xiaolei Lang, Yang Wang, Yukun Zhou, Chaojun Ni, Kerui Li, Jiagang Zhu, Tianze Liu, Jiajun Lv, Xingxing Zuo, Yun Ye, Guan Huang, Xiaofeng Wang, Zheng Zhu

机构 * GigaAI ； Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文提出VAG模型，通过双流框架联合生成视频和动作，提升跨模态一致性，实现高效且准确的视频-动作配对生成，支持轨迹回放并提升下游策略泛化能力。

Learning Vision-Language-Action World Models for Autonomous Driving

学习视觉-语言-动作世界模型以实现自动驾驶

Guoqing Wang, Pin Tang, Xiangxuan Ren, Guodongfang Zhao, Bailan Feng, Chao Ma

机构 * MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能研究院教育部人工智能重点实验室） ； Central Research Institute, Huawei（华为中央研究院） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(title,abstract)；world models(title,abstract)；world model(title,abstract)；world models(title,abstract)

AI总结 本文提出VLA-World模型，通过结合预测想象与反思推理提升自动驾驶的前瞻性。该模型利用生成的轨迹引导图像生成，并通过反思优化轨迹预测，实验表明其在规划和未来场景生成任务中优于现有方法。

Comments Accepted by CVPR2026 findings

LMGenDrive: Bridging Multimodal Understanding and Generative World Modeling for End-to-End Driving

LMGenDrive: 联合多模态理解与生成世界建模以实现端到端驾驶

Hao Shao, Letian Wang, Yang Zhou, Yuxuan Hu, Zhuofan Zong, Steven L. Waslander, Wei Zhan, Hongsheng Li

机构 * CUHK MMLab（香港中文大学多媒体实验室） ； University of Toronto（多伦多大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；world models(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文提出LMGenDrive框架，结合LLM多模态理解与生成世界模型，提升自动驾驶的闭环性能，通过视频预测和控制信号生成，增强时空场景建模和指令遵循能力。

Advantage-Guided Diffusion for Model-Based Reinforcement Learning

基于优势的扩散模型用于基于模型的强化学习

Daniele Foffano, Arvid Eriksson, David Broman, Karl H. Johansson, Alexandre Proutiere

机构 * KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） ； Digital Futures（数字未来） 纠错

专题命中 模型式强化学习 ：model-based reinforcement learning(title,abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)

AI总结 本文提出AGD-MBRL，通过利用智能体的优势估计引导反向扩散过程，提升长周期回报。采用SAG和EAG两种引导方法，改进了短周期视角下的扩散模型MBRL性能。

Dream to Fly: Model-Based Reinforcement Learning for Vision-Based Drone Flight

梦想飞翔：基于模型的强化学习用于基于视觉的无人机飞行

Angel Romero, Ashwin Shenai, Ismail Geles, Elie Aljalbout, Davide Scaramuzza

机构 * Robotics and Perception Group, Department of Informatics, University of Zurich（苏黎世大学信息学系机器人感知组） 纠错

专题命中 模型式强化学习 ：model-based reinforcement learning(title)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出基于模型的强化学习方法，通过像素观测实现无人机敏捷飞行，展示了在模拟和真实世界中的高效表现，推动了基于像素的自主飞行技术发展。

Comments 8 pages, 6 Figures, accepted to IEEE ICRA 2026