世界模型

World Model for Robot Learning: A Comprehensive Survey

机器人学习的世界模型：全面综述

Bohan Hou, Gen Li, Jindou Jia, Tuo An, Xinying Guo, Sicong Leng, Haoran Geng, Yanjie Ze, Tatsuya Harada, Philip Torr, Oier Mees, Marc Pollefeys, Zhuang Liu, Jiajun Wu, Pieter Abbeel, Jitendra Malik, Yilun Du, Jianfei Yang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Microsoft（微软公司） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 综述从机器人学习角度系统回顾世界模型的快速发展，探讨其与机器人策略的耦合、作为强化学习模拟器的作用以及机器人视频世界模型的发展，总结关键范式与挑战。

Comments 43 pages, 6 figures

STARRY: Spatial-Temporal Action-Centric World Modeling for Robotic Manipulation

STARRY：面向机器人操作的时空动作中心世界建模

Yuxuan Tian, Yurun Jin, Bin Yu, Yukun Shi, Hao Wu, Chi Harold Liu, Kai Chen, Cong Huang

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； DeepCybo 纠错

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

AI总结 STARRY通过统一扩散过程联合去噪未来时空潜在表示和动作，提升机器人操作中时空协调的精度与成功率。

Comments 19 pages

Being-H0.7: A Latent World-Action Model from Egocentric Videos

Being-H0.7: 一种从第一人称视频中学习的潜在世界-动作模型

Hao Luo, Wanpeng Zhang, Yicheng Feng, Sipeng Zheng, Haiweng Xu, Chaoyi Xu, Ziheng Xi, Yuhui Fu, Zongqing Lu

机构 * BeingBeyond Team（BeingBeyond团队） 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Being-H0.7，通过在感知与动作之间插入可学习的潜在查询，实现未来感知的VLA策略，无需生成未来帧，提升预测效率与部署性。

Stepper: Stepwise Immersive Scene Generation with Multiview Panoramas

Stepper：基于多视角全景图的分步沉浸式场景生成

Felix Wimbauer, Fabian Manhardt, Michael Oechsle, Nikolai Kalischek, Christian Rupprecht, Daniel Cremers, Federico Tombari

机构 * Google（谷歌） ； University of Oxford（牛津大学） ； MCML ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

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

AI总结 Stepper通过分步扩展多视角全景图，解决传统方法在视觉保真度与可探索性之间的权衡问题，实现高质量沉浸式3D场景生成。

Comments Accepted at CVPR 2026 Findings; Find our project page under https://fwmb.github.io/stepper/

Theory Under Construction: Orchestrating Language Models for Research Software Where the Specification Evolves

构建中的理论：协调语言模型用于研究软件，其中规范在演变

Halley Young, Nikolaj Björner

机构 * Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出Comet-H框架，通过迭代提示自动机协调语言模型在研究软件中的应用，解决规范演变中的 hallucination accumulation 和 desynchronization 问题，并通过实验证明其有效性。

Language Models Struggle to Use Representations Learned In-Context

语言模型在上下文学习的表示使用上面临困难

Michael A. Lepori, Tal Linzen, Ann Yuan, Katja Filippova

机构 * Brown University（布朗大学） ； Google Research（谷歌研究） ； New York University（纽约大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 研究探讨了语言模型是否能利用上下文学习的表示完成简单下游任务，发现开放权重模型在处理新语义表示时存在困难，即使它们在潜在表示中编码了这些语义。

Model-Based Reinforcement Learning with Double Oracle Efficiency in Policy Optimization and Offline Estimation

基于双 oracle 效率的模型驱动强化学习：在策略优化和离线估计中的应用

Haichen Hu, Jian Qian, David Simchi-Levi

机构 * Laboratory for Information and Decision Systems（信息与决策系统实验室） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种新的算法，通过 log-barrier 和 log-determinant 正则化，在离线 oracle 效率的 episodic RL 中实现最优 regret 绑定，且 oracle 复杂度与状态和动作空间大小无关，适用于大规模和连续环境。

LNODE: latent dynamics reveal the shared spatiotemporal structure of amyloid-$β$ progression

LNODE：潜变量揭示阿尔茨海默病β淀粉样蛋白进展的共享时空结构

Zheyu Wen, George Biros

专题命中 模型式强化学习 ：latent dynamics(title)

AI总结 LNODE模型通过PET影像校准，揭示阿尔茨海默病β淀粉样蛋白进展的时空结构，具备融合、定量分析和解释能力，展现高参数可识别性和稳定性。

Comments 38 pages, 13 figures

Long-Horizon Model-Based Offline Reinforcement Learning Without Explicit Conservatism

长周期基于模型的离线强化学习无需显式保守性

Tianwei Ni, Esther Derman, Vineet Jain, Vincent Taboga, Siamak Ravanbakhsh, Pierre-Luc Bacon

机构 * Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

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NEUBAY算法，通过贝叶斯方法解决长周期rollout中的价值过估计问题，在D4RL和NeoRL基准上取得新进展。

Comments ICML 2026. 50 pages, 15 figures. Code is available at https://github.com/twni2016/neubay