世界模型

RoboStereo: Dual-Tower 4D Embodied World Models for Unified Policy Optimization

RoboStereo: 双塔4D具身世界模型用于统一策略优化

Ruicheng Zhang, Guangyu Chen, Zunnan Xu, Zihao Liu, Zhizhou Zhong, Mingyang Zhang, Jun Zhou, Xiu Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； X Square Robot ； HKUST（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出RoboStereo，通过双塔4D具身世界模型实现统一策略优化，解决几何幻觉和缺乏统一优化框架的问题，实验显示在细粒度操作任务中平均相对提升超过97%。

Toward World Models for Epidemiology

迈向流行病学的世界模型

Zeeshan Memon, Yiqi Su, Christo Kurisummoottil Thomas, Walid Saad, Liang Zhao, Naren Ramakrishnan

机构 * Department of Computer Science, Emory University（埃默里大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学计算机科学系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Worcester Polytechnic Institute（伍斯特理工学院电气与计算机工程系） ； Bradley Department of Electrical and Computer Engineering, Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学布拉德利电气与计算机工程系） 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 本文提出流行病学世界模型的概念框架，探讨其在政策相关推理中的必要性，通过案例研究展示显式世界建模对处理流行病决策中的挑战的重要性。

WM-DAgger: Enabling Efficient Data Aggregation for Imitation Learning with World Models

WM-DAgger: 通过世界模型实现模仿学习中的高效数据聚合

Anlan Yu, Zaishu Chen, Peili Song, Zhiqing Hong, Haotian Wang, Desheng Zhang, Tian He, Yi Ding, Daqing Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； JD Logistics（京东物流） ； Nankai University（南开大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； Institut Polytechnique de Paris（巴黎综合理工学院） 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WM-DAgger框架，利用世界模型合成OOD恢复数据，无需人工干预，提升机器人模仿学习效率，实验表明在少样本下显著提高任务成功率。

Do LLMs Build Spatial World Models? Evidence from Grid-World Maze Tasks

大型语言模型构建空间世界模型了吗？基于网格世界迷宫任务的证据

Weijiang Li, Yilin Zhu, Rajarshi Das, Parijat Dube

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； MQube Cognition（MQube认知实验室） 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 本文通过迷宫任务评估LLM的空间理解能力，发现其空间推理依赖于表示形式而非任务类型，表明LLM缺乏稳健的空间世界模型。

Zero-shot World Models Are Developmentally Efficient Learners

零 shot 世界模型是发展性高效学习者

Khai Loong Aw, Klemen Kotar, Wanhee Lee, Seungwoo Kim, Khaled Jedoui, Rahul Venkatesh, Lilian Naing Chen, Michael C. Frank, Daniel L. K. Yamins

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 本文提出零 shot 视觉世界模型（ZWM），基于稀疏时间因子预测器、零 shot 估计和推理组合，展示了其在单个儿童第一人称经验中快速生成多物理理解基准能力，复现儿童发展行为特征，为高效灵活学习提供蓝图。

From Topology to Trajectory: LLM-Driven World Models For Supply Chain Resilience

从拓扑到轨迹：LLM驱动的世界模型用于供应链韧性

Jia Luo

机构 * Huazhong University and Science and Technology（华中科技大学） 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ReflectiChain框架，通过生成世界模型和回顾代理强化学习，提升供应链韧性，实验显示在极端场景下性能提升显著。

Grounded World Model for Semantically Generalizable Planning

基于语义泛化的世界模型用于规划

Quanyi Li, Lan Feng, Haonan Zhang, Wuyang Li, Letian Wang, Alexandre Alahi, Harold Soh

机构 * Independent（独立） ； EPFL（瑞士联邦理工学院洛桑） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； NUS（新加坡国立大学） 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 本文提出基于视觉-语言对齐潜在空间的世界模型，用于改进视觉-运动模型控制，实现更广泛的语义泛化能力。

Matrix-Game 3.0: Real-Time and Streaming Interactive World Model with Long-Horizon Memory

矩阵游戏3.0：具有长时程记忆的实时和流式交互世界模型

Zile Wang, Zexiang Liu, Jiaxing Li, Kaichen Huang, Baixin Xu, Fei Kang, Mengyin An, Peiyu Wang, Biao Jiang, Yichen Wei, Yidan Xietian, Jiangbo Pei, Liang Hu, Boyi Jiang, Hua Xue, Zidong Wang, Haofeng Sun, Wei Li, Wanli Ouyang, Xianglong He, Yang Liu, Yangguang Li, Yahui Zhou

机构 * Skywork AI（天工AI） 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 矩阵游戏3.0通过改进数据、模型和推理方法，实现了720p实时长视频生成，支持长时程时空一致性，提升了生成效率和质量。

Comments Project page: https://matrix-game-v3.github.io/

OOWM: Structuring Embodied Reasoning and Planning via Object-Oriented Programmatic World Modeling

OOWM: 通过面向对象的程序化世界建模结构化具身推理与规划

Hongyu Chen, Liang Lin, Guangrun Wang

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Guangdong Key Laboratory of Big Data Analysis and Processing（广东省大数据分析与处理重点实验室） ； X-Era AI Lab（X-Era AI实验室） 纠错

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

AI总结 OOWM通过软件工程形式化方法构建具身推理框架，利用UML类图和活动图实现环境状态与控制策略的显式建模，结合监督微调与分组相对策略优化提升规划效果。

ComSim: Building Scalable Real-World Robot Data Generation via Compositional Simulation

ComSim：通过组合模拟构建可扩展的现实世界机器人数据生成

Yiran Qin, Jiahua Ma, Li Kang, Wenzhan Li, Yihang Jiao, Xin Wen, Xiufeng Song, Heng Zhou, Jiwen Yu, Zhenfei Yin, Xihui Liu, Philip Torr, Yilun Du, Ruimao Zhang

机构 * CUHK-Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Harvard University（哈佛大学） 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Compositional Simulation方法，结合经典模拟与神经模拟生成准确的动作-视频对，通过闭环数据增强管道生成大规模高质量训练数据，减少仿真到现实的域差距，提升现实环境中的政策模型性能。

Comments 14 pages, 8 figures, 4 tables; supplementary material included; Project page: https://faceong.github.io/ComSim/

AIM: Intent-Aware Unified world action Modeling with Spatial Value Maps

AIM: 基于意图的统一世界动作建模与空间价值图

Liaoyuan Fan, Zetian Xu, Chen Cao, Wenyao Zhang, Mingqi Yuan, Jiayu Chen

机构 * INFIFORCE Intelligent Technology Co., Ltd.（英飞睿智科技有限公司） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 AIM通过显式空间接口解决视频模型与动作生成间的结构不匹配问题，利用预训练视频生成模型和意图因果注意力机制，实现高成功率的机器人控制。

GameplayQA: A Benchmarking Framework for Decision-Dense POV-Synced Multi-Video Understanding of 3D Virtual Agents

GameplayQA: 一种用于3D虚拟代理多视频理解的决策密集型视角同步评估框架

Yunzhe Wang, Runhui Xu, Kexin Zheng, Tianyi Zhang, Jayavibhav Niranjan Kogundi, Soham Hans, Volkan Ustun

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 GameplayQA通过密集标注多玩家3D游戏视频，构建了2.4K诊断QA对，评估代理感知与推理能力，揭示了前沿MLLM在时间同步、跨视频定位及决策密度处理上的不足。

Comments Accepted to the Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026)

StaMo: Unsupervised Learning of Generalizable Robot Motion from Compact State Representation

StaMo：从紧凑状态表示中无监督学习通用机器人运动

Mingyu Liu, Jiuhe Shu, Hui Chen, Zeju Li, Canyu Zhao, Jiange Yang, Shenyuan Gao, Hao Chen, Chunhua Shen

机构 * State Key Laboratory of CAD & CG, Zhejiang University（浙江大学CAD&CG国家重点实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nanjing University（南京大学） ； HKUST（香港科技大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 本文提出StaMo方法，通过轻量编码器和预训练扩散变换器解码器学习高效紧凑状态表示，提升机器人运动性能，并发现通过潜在插值获得的token差异可作为有效潜动作，增强策略协同训练。

Dyadic Partnership(DP): A Missing Link Towards Full Autonomy in Medical Robotics

双人合作（DP）：迈向医疗机器人完全自主的缺失链接

Nassir Navab, Zhongliang Jiang

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

AI总结 本文提出双人合作（DP）概念，旨在通过智能协作提升医疗机器人自主性，探讨基础模型、意图识别和可视化等关键挑战。

K-Way Energy Probes for Metacognition Reduce to Softmax in Discriminative Predictive Coding Networks

K路能量探针用于元认知减少到softmax在判别预测编码网络中

Jon-Paul Cacioli

机构 * Independent Researcher, Melbourne, Australia（独立研究员，澳大利亚墨尔本） 纠错

专题命中 模型式强化学习 ：latent dynamics(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究通过K路能量探针在判别预测编码网络中减少到softmax，发现其在多种条件下均低于softmax，且分解预测结构探针应从下跟踪softmax。

Comments 33 pages, 3 figures

3D-Anchored Lookahead Planning for Persistent Robotic Scene Memory via World-Model-Based MCTS

基于世界模型的MCTS的3D锚定前瞻性规划用于持久性机器人场景记忆

Bronislav Sidik, Dror Mizrahi

机构 * Huawei Technologies, Israel R&D Center（华为技术有限公司以色列研发中心） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world-model(title)；world-model(title)；world model(abstract)；world model(abstract)

AI总结 本文提出3D-Anchored Lookahead Planning，结合MCTS与3D一致的世界模型，通过持续的相机到世界锚点实现精准重规划，提升了机器人在需要空间记忆任务中的成功率。

Comments 5 pages, 1 figure, 1 table

INSPATIO-WORLD: A Real-Time 4D World Simulator via Spatiotemporal Autoregressive Modeling

INSPATIO-WORLD：通过时空自回归建模实现实时4D世界模拟器

InSpatio Team, Donghui Shen, Guofeng Zhang, Haomin Liu, Haoyu Ji, Hujun Bao, Hongjia Zhai, Jialin Liu, Jing Guo, Nan Wang, Siji Pan, Weihong Pan, Weijian Xie, Xianbin Liu, Xiaojun Xiang, Xiaoyu Zhang, Xinyu Chen, Yifu Wang, Yipeng Chen, Zhenzhou Fan, Zhewen Le, Zhichao Ye, Ziqiang Zhao

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文提出INSPATIO-WORLD框架，通过时空自回归模型实现从单帧视频恢复和生成高保真动态交互场景，解决空间一致性和实时交互难题，实现在WorldScore-Dynamic基准中领先。