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视觉与机器人

世界模型

面向环境建模、时序预测、仿真规划、具身智能和自动驾驶的世界模型方法与应用。

2026-04-22 至 2026-04-22 共收录 5 信号源:cs.AI, cs.LG, cs.CV, cs.RO, cs.MA

1. 通用世界模型 5 篇

2510.26782 2026-04-22 cs.LG cs.AI cs.CV 96%

Cloning Deterministic Worlds: The Critical Role of Latent Geometry in Long-Horizon World Models

克隆确定性世界:潜在几何在长周期世界模型中的关键作用

Zaishuo Xia, Yukuan Lu, Xinyi Li, Yifan Xu, Yubei Chen

机构 * UC Davis(加州大学戴维斯分校) Open Path AI Foundation(Open Path AI基金会)

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

AI总结 本文提出Geometrically-Regularized World Models (GRWM),通过时间对比学习原理对潜在空间进行几何正则化,提升世界模型的克隆精度和稳定性,解决长周期高保真建模中的几何结构瓶颈。

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2604.18564 2026-04-22 cs.CV 96%

MultiWorld: Scalable Multi-Agent Multi-View Video World Models

多世界:可扩展的多智能体多视角视频世界模型

Haoyu Wu, Jiwen Yu, Yingtian Zou, Xihui Liu

机构 * The University of Hong Kong(香港大学) Sreal AI

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

AI总结 多世界框架通过多智能体控制模块和全局状态编码器,实现多智能体多视角视频世界建模,提升视频保真度和多视角一致性。

Comments 15 pages, 10 figures

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2604.19639 2026-04-22 eess.SY cs.AI cs.SY 93%

Safety-Critical Contextual Control via Online Riemannian Optimization with World Models

安全关键的上下文控制 via 在线黎曼优化与世界模型

Tongxin Li

机构 * Tongxin Li(李通心)

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 本文研究安全关键的上下文控制问题,提出基于在线黎曼优化的样本惩罚预测控制框架,通过世界模型压缩可行性流形为密度,指导规划器梯度下降,建立基于曲率的安全界限。

Comments 20 pages, 12 figures

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2604.19734 2026-04-22 cs.RO cs.AI 88%

UniT: Toward a Unified Physical Language for Human-to-Humanoid Policy Learning and World Modeling

UniT:迈向人类到人形机器人政策学习和世界建模的统一物理语言

Boyu Chen, Yi Chen, Lu Qiu, Jerry Bai, Yuying Ge, Yixiao Ge

机构 * XPENG Robotics(小鹏机器人) Tsinghua University(清华大学) The University of Hong Kong(香港大学)

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

AI总结 UniT通过三分支交叉重建机制建立统一物理语言,实现人类到人形机器人的跨身体迁移,提升政策学习和世界建模的效率与鲁棒性。

Comments Project page: https://xpeng-robotics.github.io/unit/

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2501.04410 2026-04-22 cs.AI cs.HC cs.IR cs.LG 50%

User Simulation in the Era of Generative AI: User Modeling, Synthetic Data Generation, and System Evaluation

生成AI时代用户模拟:用户建模、合成数据生成与系统评估

Krisztian Balog, ChengXiang Zhai

机构 * University of Stavanger(斯塔万格大学) University of Illinois at Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校)

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

AI总结 本文探讨生成AI时代用户模拟的跨学科应用,提出从传统预测模型向生成方法转变,并强调伦理考量与AGI追求的理论联系,建立学术与产业的创新生态系统。

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