世界模型

Beyond State Consistency: Behavior Consistency in Text-Based World Models

超越状态一致性：文本基础世界模型中的行为一致性

Youling Huang, Guanqiao Chen, Junchi Yao, Lu Wang, Fangkai Yang, Chao Du, ChenZhuo Zhao, Pu Zhao, Qingwei Lin, Saravan Rajmohan, Dongmei Zhang

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； MBZUAI ； Peking University（北京大学） ； Microsoft（微软） 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 本文提出行为一致性训练方法，通过改进世界模型与真实环境的功能一致性，提升长期对齐效果，实验显示在WebShop和TextWorld中表现优异，同时保持单步预测质量。

Comments 20 pages, 2 figures

Action Images: End-to-End Policy Learning via Multiview Video Generation

动作图像：通过多视图视频生成实现端到端策略学习

Haoyu Zhen, Zixian Gao, Qiao Sun, Yilin Zhao, Yuncong Yang, Yilun Du, Pengsheng Guo, Tsun-Hsuan Wang, Yi-Ling Qiao, Chuang Gan

机构 * UMass Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； NVIDIA（英伟达） ； Harvard University（哈佛大学） ； Genesis AI 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 本文提出Action Images，通过多视图视频生成实现策略学习，利用像素化的动作表示，使视频模型本身成为零样本策略，提升视频-动作联合生成质量。

Comments Project Page: https://actionimages.github.io/

Empowerment Gain and Causal Model Construction: Children and adults are sensitive to controllability and variability in their causal interventions

赋能增益与因果模型构建：儿童和成人对干预可控性和变异性敏感

Eunice Yiu, Kelsey Allen, Shiry Ginosar, Alison Gopnik

机构 * Department of Psychology, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校心理学系） ； Department of Computer Science, University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学计算机科学系） ； Toyota Technological Institute at Chicago（芝加哥丰田技术研究所） 纠错

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

AI总结 研究探讨了赋能增益在因果学习中的作用，通过实验验证儿童和成人如何利用赋能信号推断因果关系并设计干预措施。

Comments Accepted to Philosophical Transactions A, Special issue: World models, AGI, and the hard problems of life-mind continuity. Expected publication in 2026

Feed-Forward 3D Scene Modeling: A Problem-Driven Perspective

前馈3D场景建模：以问题为导向的视角

Weijie Wang, Qihang Cao, Sensen Gao, Donny Y. Chen, Haofei Xu, Wenjing Bian, Songyou Peng, Tat-Jen Cham, Chuanxia Zheng, Andreas Geiger, Jianfei Cai, Jia-Wang Bian, Bohan Zhuang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Monash University（墨尔本大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Tübingen（图宾根大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了前馈3D重建的通用方法，提出以模型设计为核心的分类体系，涵盖特征增强、几何意识、模型效率等五个核心问题，旨在推动3D场景建模的标准化与可扩展性。

Comments 67 pages, 395 references. Project page: https://ff3d-survey.github.io. Code: https://github.com/ziplab/Awesome-Feed-Forward-3D. This work has been submitted to Springer for possible publication

Learning from Change: Predictive Models for Incident Prevention in a Regulated IT Environment

从变更中学习：受监管IT环境中的事故预防预测模型

Eileen Kapel, Jan Lennartz, Luis Cruz, Diomidis Spinellis, Arie van Deursen

机构 * ING Bank（ING银行） ； Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种预测事故风险评分方法，通过机器学习模型在IT变更部署阶段预测潜在事故风险，利用SHAP值提高决策透明度，证明数据驱动模型在合规性与风险预防上的优势。

Comments 12 pages, 6 figures, 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering: Software Engineering in Practice (ICSE-SEIP)