世界模型

ACWM-Phys: Investigating Generalized Physical Interaction in Action-Conditioned Video World Models

ACWM-Phys：探究动作条件化视频世界模型中的广义物理交互

Haotian Xue, Yipu Chen, Liqian Ma, Zelin Zhao, Lama Moukheiber, Yuchen Zhu, Yongxin Chen

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出ACWM-Phys基准，用于评估动作条件化预测在多样物理动态下的性能，通过系统实验发现模型在物理规则和任务复杂度上存在泛化差异，指导了物理基础世界模型的设计。

Baba in Wonderland: Online Self-Supervised Dynamics Discovery for Executable World Models

《白兔在奇幻世界：在线自监督动态发现用于可执行世界模型》

SeungWon Seo, DongHeun Han, SeongRae Noh, HyeongYeop Kang

机构 * Korea University（韩国大学） ； Kyung Hee University（庆熙大学） 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 该研究探讨了在先验错配情况下，如何通过交互证据自监督学习可执行世界模型，引入了Alice系统，通过失败的候选更新作为结构信号，发现并改进动态，从而提升可执行世界模型的学习效果。

GaussianDWM: 3D Gaussian Driving World Model for Unified Scene Understanding and Multi-Modal Generation

GaussianDWM: 基于3D高斯场景表示的统一场景理解和多模态生成驱动世界模型

Tianchen Deng, Xuefeng Chen, Yi Chen, Qu Chen, Yuyao Xu, Lijin Yang, Le Xu, Yu Zhang, Bo Zhang, Wuxiong Huang, Hesheng Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； MEGVII Technology（商汤科技） ； Mach Drive 纠错

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

AI总结 本文提出基于3D高斯表示的统一驱动世界模型框架，实现3D场景理解和多模态生成，并通过语言引导采样策略和双条件生成模型提升生成效果，实验验证其在nuScenes和NuInteract数据集上的优越性能。

Comments Accepted by CVPR 2026

Imperfect World Models are Exploitable

不完美的世界模型是可利用的

Logan Mondal Bhamidipaty, Esmeralda S. Whitammer, David Abel, Mykel J. Kochenderfer, Subramanian Ramamoorthy

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 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 本文提出了一种新的强化学习中模型利用的定义，指出世界模型如果暗示某种策略应严格优于另一种策略，而真实环境转移模型却暗示相反，那么该模型就是可利用的。研究通过发展奖励黑客和模型利用的一般理论，证明在大规模策略集上利用本质上是不可避免的，并揭示了安全规划在世界模型中的局限性。

Comments 17 pages, 3 figures, 2 tables; modified (fixed metadata)

GeoWorld: Geometric World Models

GeoWorld：几何世界模型

Zeyu Zhang, Danning Li, Ian Reid, Richard Hartley

机构 * ANU（澳大利亚国立大学） ； MBZUAI（穆斯林人工智能研究所） 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 GeoWorld通过超几何JEPA和几何强化学习解决传统能量预测模型在几何结构和长周期预测中的不足，实验显示在3-4步规划中性能提升3%-2%。

Comments Accepted to CVPR 2026

OrbiSim: World Models as Differentiable Physics Engines for Embodied Intelligence

OrbiSim：作为具身智能的可微物理引擎的世界模型

Jiajian Li, Jingyuan Huang, Junru Gong, Qi Wang, Xiaokang Yang, Yunbo Wang

机构 * MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, School of Computer Science（人工智能摩尔电子实验室、人工智能学院、计算机科学学院） 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 OrbiSim提出了一种新的机器人仿真范式，将世界模型重新定义为完全可微的物理引擎，通过统一的物理基础路径连接结构化场景资产、神经动力学和下游强化学习，提升预测精度和控制性能。

Comments Project page: https://jjleejj85.github.io/projects/orbisim

What Drives Success in Physical Planning with Joint-Embedding Predictive World Models?

在联合嵌入预测世界模型中成功因素是什么？

Basile Terver, Tsung-Yen Yang, Jean Ponce, Adrien Bardes, Yann LeCun

机构 * Meta FAIR ； Inria Paris（巴黎理工院） ； Ecole normale supérieure / PSL（巴黎高等师范学院 / PSL） ； New York University（纽约大学） 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 本文研究了在物理规划中使用联合嵌入预测世界模型（JEPA-WMs）的成功因素，通过分析模型架构、训练目标和规划算法对规划成功的影响，提出了一种在导航和操作任务中优于现有基线方法的模型。

Comments V2 of the article: - Added AdaLN-zero - Added table comparing JEPA-WMs with baselines with std translating per-seed variability only, no variability across epochs - Reordered figures in main body of the paper V3: added data scaling experiments, theoretical appendix section on autoregressive rollout, acceptance at TMLR

ChannelAgent-Empowered Electromagnetic Space World Model: A Case Study on Agent-Driven Channel Generation for 6G AI-Native Air Interface

ChannelAgent-empowered Electromagnetic Space World Model: A Case Study on Agent-Driven Channel Generation for 6G AI-Native Air Interface

Mingyue Li, Li Yu, Yuxiang Zhang, Heng Wang, Jianhua Zhang, Ping Zhang, Guangyi Liu

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

AI总结 本文提出了一种基于ChannelAgent的电磁空间世界模型，用于6G AI原生空气接口中的智能体驱动信道生成，通过多模感知、ChannelAgent智能核心和反馈更新的闭环过程，实现任务感知决策和自主适应。

Comments 6 pages, 7 figures

PH-Dreamer: A Physics-Driven World Model via Port-Hamiltonian Generative Dynamics

PH-Dreamer: 通过端口-哈密顿生成动力学构建一个物理驱动的世界模型

Xueyu Luan, Chenwei Shi

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 本文提出了一种基于端口-哈密顿框架的物理驱动世界模型PH-Dreamer，通过三个协同机制改进了基于递归状态空间架构的世界模型，实现了更紧凑且物理结构化的表示，同时提高了内部模拟器的保真度，并减少了潜在相空间体积、能量消耗和平均加速度平方。

Comments 12 pages, 3 figures

DeTrack: A Benchmark and Altitude-Aware Dual World Model for Drone-embodied Tracking

DeTrack：一种无人机具身跟踪的基准及海拔感知双世界模型

Guyue Hu, Haoming Liu, Siyuan Song, Chenglong Li, Feng Chen, Jin Tang

机构 * Hefei Si Valley Technology Development Co., Ltd（合肥蜀山科技发展有限公司） ； Institute of Embodied Intelligence, Anhui University（embodied intelligence研究院，安徽大学） 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DeTrack任务，要求无人机在交互式3D环境中利用在线自体观察和主动飞行控制进行目标跟踪，并提出AaDWorlds框架以解决海拔相关的可见性与飞行安全矛盾。

ECG-WM: A Physiology-Informed ECG World Model for Clinical Intervention Simulation

ECG-WM: 一种基于生理的ECG世界模型用于临床干预模拟

Zhikang Chen, Yue Wang, Sen Cui, Yu Zhang, Changshui Zhang, Tianling Ren, Tingting Zhu

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于ECG的世界模型，用于条件化预测心脏电生理学，通过整合生理学普通微分方程先验知识，提升干预后ECG轨迹的生理合理性，并引入不确定性评估策略以更可靠地评估候选干预方案。

World Model-Enabled Causal Digital Twins for Semantic Communications in Physical AI Systems

面向物理人工智能系统的语义通信世界模型增强因果数字孪生

Lingyi Wang, Tingyu Shui, Walid Saad, Pascal Adjakple

机构 * Bradley Department of Electrical and Computer Engineering, Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学电子与计算机工程系 Bradley 部门） ； Research and Innovation Labs, InterDigital Communications Inc.（InterDigital Communications Inc. 研究与创新实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出基于世界模型的因果数字孪生框架，解决物理人工智能系统中语义通信的长期回报最大化问题，通过因果信息价值指标和策略训练提升导航成功率。

From Static Risk to Dynamic Trajectories: Toward World-Model-Inspired Clinical Prediction

从静态风险到动态轨迹：迈向世界模型启发的临床预测

Pujun Feng, Xiaoyu Guo, Seyed Ehsan Saffari, Min Hun Lee, Siew-Kei Lam, Erik Cambria, Xibin Sun, Yangtao Zhou, Tong Yang, Xiaoyu Zhang, Tao Tan, Yue Sun, Bin Cui

机构 * Faculty of Applied Sciences, Macao Polytechnic University（澳门理工学院应用科学学院） ； School of Software & Microelectronics, Peking University（北京大学软件与微电子学院） ； School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（新加坡管理学院计算机与信息系统学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； School of Public Health, Peking University（北京大学公共卫生学院） ； School of Computer Science and Technology, Xidian University（西安电子科技大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer, Peking University（北京大学计算机学院） ； School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学计算机科学与技术学院） ； Centre for Biomedical Data Science, Duke-NUS Medical School, National University of Singapore（新加坡国立大学杜克-国立新加坡医学学院生物医学数据科学中心） ； Duke-NUS AI + Medical Sciences Initiative, Duke-NUS Medical School（杜克-国立新加坡医学学院AI+医学科学计划） 纠错

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

AI总结 本文探讨了临床AI中干预感知的疾病轨迹建模方法，提出了统一框架，结合了预测、反事实轨迹和政策评估，以解决治疗分配、时间变化混杂和观察偏差问题，推动临床预测向决策级证据发展。

SCAR: Self-Supervised Continuous Action Representation Learning

SCAR：自监督连续动作表示学习

Hongjia Liu, Fan Feng, Minghao Fu, Xinyue Wang, Haofei Lu, Biwei Huang

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） 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SCAR框架，通过自监督学习统一动作表示，提升跨体素和任务的泛化能力。

AdaptiveLoad: Towards Efficient Video Diffusion Transformer Training

AdaptiveLoad: 向高效视频扩散变换器训练迈进

Yucheng Guo, Yongjian Guo, Zhong Guan, Haoran Sun, Wen Huang, Wanting Xu, Jing Long, Shuai Di, Junwu Xiong

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Tianjin University（天津大学） 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AdaptiveLoad框架，通过双约束自适应负载平衡系统和融合LayerNorm-Modulate CUDA内核，解决视频生成模型中大规模视频扩散变换器（如DiT和MMDiT）训练中的计算不平衡问题，实验显示其在Wan 2.1世界模型上提升了计算效率和训练吞吐量。

Scalable Environments Drive Generalizable Agents

可扩展环境驱动可泛化的智能体

Jiayi Zhang, Fanqi Kong, Guibin Zhang, Maojia Song, Zhaoyang Yu, Jianhao Ruan, Jinyu Xiang, Bang Liu, Chenglin Wu, Yuyu Luo

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； DeepWisdom ； PKU（北京大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； SUTD（新加坡科技设计大学） ； UdeM & Mila（蒙特利尔大学及Mila） 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 本文探讨了可泛化智能体需要通过可扩展环境来适应多样任务和未见环境的问题，提出环境扩展的核心挑战，并提出了统一的分类方法和可扩展环境的构建范式。

Mamba-VGGT: Persistent Long-Sequence Video Geometry Grounded Transformer via External Sliding Window Mamba Memory

Mamba-VGGT: 通过外部滑动窗口Mamba内存实现持久长序列视频几何 grounded 变换器

Tianchen Deng, Zhenxiang Xiong, Nailin Wang, Fangjinhua Wang, Jiuming Liu, Jianfei Yang, Hesheng Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Cambridge University（剑桥大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 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 本文提出Mamba-VGGT框架，通过引入滑动窗口Mamba内存模块，解决传统VGGT在长序列视频中几何遗忘和累积漂移问题，提升3D场景重建的精度与稳定性。

PhyAVBench: A Challenging Audio Physics-Sensitivity Benchmark for Physically Grounded Text-to-Audio-Video Generation

PhyAVBench: 一个具有挑战性的音频物理敏感性基准，用于物理基础的文本到音频视频生成

Tianxin Xie, Wentao Lei, Kai Jiang, Guanjie Huang, Pengfei Zhang, Chunhui Zhang, Fengji Ma, Haoyu He, Han Zhang, Jiangshan He, Jinting Wang, Linghan Fang, Lufei Gao, Orkesh Ablet, Peihua Zhang, Ruolin Hu, Shengyu Li, Weilin Lin, Xiaoyang Feng, Xinyue Yang, Yan Rong, Yanyun Wang, Zihang Shao, Zelin Zhao, Chenxing Li, Shan Yang, Wenfu Wang, Meng Yu, Dong Yu, Li Liu

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Tencent（腾讯） 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PhyAVBench，一个用于评估文本到音频视频生成、图像到音频视频生成和视频到音频生成模型中音频-物理基础能力的基准，通过引入新的数据集和评估方法，揭示了当前模型在物理合理音频生成方面的不足。

Comments 6 major physical dimensions, 41 fine-grained test points, 337 groups of variable-controlled test samples, 11,605 newly recorded videos

Code as Agent Harness

代码作为代理工具

Xuying Ning, Katherine Tieu, Dongqi Fu, Tianxin Wei, Zihao Li, Yuanchen Bei, Jiaru Zou, Mengting Ai, Zhining Liu, Ting-Wei Li, Lingjie Chen, Yanjun Zhao, Ke Yang, Bingxuan Li, Cheng Qian, Gaotang Li, Xiao Lin, Zhichen Zeng, Ruizhong Qiu, Sirui Chen, Yifan Sun, Xiyuan Yang, Ruida Wang, Rui Pan, Chenyuan Yang, Dylan Zhang, Liri Fang, Zikun Cui, Yang Cao, Pan Chen, Dorothy Sun, Ren Chen, Mahesh Srinivasan, Nipun Mathur, Yinglong Xia, Hong Li, Hong Yan, Pan Lu, Lingming Zhang, Tong Zhang, Hanghang Tong, Jingrui He

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Meta ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了代码在代理系统中的作用，提出了一种统一的视角，将代码视为代理基础设施的基础，并讨论了代理工具接口、机制以及扩展到多代理系统的挑战。

Comments GitHub: https://github.com/YennNing/Awesome-Code-as-Agent-Harness-Papers

WELD: The First Naturalistic Long-Period Small-Team Workplace Emotion Dataset for Ubiquitous Affective Computing

WELD：首个自然长期小团队工作场所情感数据集用于无处不在的情感计算

Xiao Sun

机构 * AnHui Province Key Laboratory of Affective Computing and Advanced Intelligent Machines, School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（安徽省情感计算与先进智能机器重点实验室，计算机科学与信息工程学院，合肥工业大学） 纠错

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 WELD是首个自然长期小团队工作场所情感数据集，包含733780个每帧七类面部表情概率向量，用于支持长期情感计算研究，验证了三个已知现象并发现四个新结果。

Comments v2: Major revision. 30-month report with full ethics framework, 4-tier access model, variance decomposition, HMM regime discovery, AUC=0.79 vs C-index=0.52 turnover-prediction methodology audit, and Asian-neutral-face FER bias finding. Companion: arXiv:2510.16046. 49 employees, 733,780 records, 17 pages. Submitted to IEEE TAFFC

Uncertainty Quantification as a Principled Foundation for Explainable Artificial Intelligence: A Case Study of Counterfactual Explanations

不确定性量化作为可解释人工智能的原理性基础：反事实解释的案例研究

Kacper Sokol, Santo M. A. R. Thies, Eyke Hüllermeier

机构 * Department of Informatics, USI Lugano（乌里大学信息学院） ； Department of Computer Science, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院计算机科学系） ； Institute of Informatics, LMU Munich（慕尼黑大学信息研究所） 纠错

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 本文通过反事实可解释性中的不确定性量化，展示其作为统一框架的潜力，提出两种解释器变体，并证明其在性能上优于现有方法。

WorldArena 2.0: Extending Embodied World Model Benchmarking on Modality, Functionality and Platform

WorldArena 2.0: 扩展模态、功能和平台的具身世界模型基准测试

Yu Shang, Yinzhou Tang, Yiding Ma, Zhuohang Li, Lei Jin, Weikang Su, Xin Jin, Zhaolu Wang, Ziyou Wang, Xin Zhang, Haisheng Su, Weizhen He, Wei Wu, Haoyi Duan, Gordon Wetzstein, Xihui Liu, Dhruv Shah, Zhaoxiang Zhang, Zhibo Chen, Jun Zhu, Yonghong Tian, Tat-Seng Chua, Wenwu Zhu, Chen Gao, Yong Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Peking University（北京大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(title,abstract)；embodied world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；embodied world model(title,abstract)

AI总结 本文提出WorldArena 2.0，扩展了具身世界模型的评估，涵盖模态、功能和平台三个维度，提供全面的测试平台以评估具身世界模型的进展。

RoboFlow4D: A Lightweight Flow World Model Toward Real-Time Flow-Guided Robotic Manipulation

RoboFlow4D: 一种轻量级的流世界模型，面向实时的流引导机器人操作

Sixu Lin, Junliang Chen, Huaiyuan Xu, Zhuohao Li, Guangming Wang, Yixiong Jing, Sheng Xu, Runyi Zhao, Brian Sheil, Lap-Pui Chau, Guiliang Liu

机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）数据科学学院） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

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

AI总结 本文提出RoboFlow4D，一种轻量级的流世界模型，通过统一感知与规划，利用物理3D空间中的时间运动估计，实现高效的实时流引导机器人操作，提高了操作成功率和计算效率。

Robo-Cortex: A Self-Evolving Embodied Agent via Dual-Grain Cognitive Memory and Autonomous Knowledge Induction

Robo-Cortex: 通过双粒认知记忆和自主知识诱导实现自我进化具身智能体

Nga Teng Chan, Yi Zhang, Yechi Liu, Renwen Cui, Fanhu Zeng, Zeyuan Ding, Xiancong Ren, Zhang Zhang, Qifeng Chen, Jian Liu, Yong Dai, Xiaozhu Ju

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； X-Humanoid ； Institute of Automation, CAS（中国科学院自动化研究所） ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学） 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Robo-Cortex框架，通过双粒认知记忆和自主知识诱导机制，使机器人能够自主诱导导航启发式方法并优化认知策略，从而在复杂环境中实现自主导航和探索。

DynoSLAM: Dynamic SLAM with Generative Graph Neural Networks for Real-World Social Navigation

DynoSLAM：基于生成图神经网络的动态SLAM用于现实世界的社交导航

Danil Tokhchukov, Veronika Morozova, Gonzalo Ferrer

机构 * Applied AI Institute（应用人工智能研究所） 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DynoSLAM，通过整合社交感知图神经网络，解决动态环境中SLAM的不确定性问题，提升机器人在拥挤环境中的导航能力。

Comments Code & Project page at https://github.com/makriot/dynoslam

When Robots Do the Chores: A Benchmark and Agent for Long-Horizon Household Task Execution

当机器人做家务：一个基准和代理用于长期家庭任务执行

Zilin Zhu, Longteng Guo, Yanghong Mei, Bowen Pang, Zongxun Zhang, Xingjian He, Ruyi Ji, Jing Liu

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LongAct基准和HoloMind代理，用于评估长期家庭任务执行中的高层自主能力，实验显示HoloMind在减少模型规模依赖的同时提升了长期性能，但目标完成率仍较低，凸显了长期规划的挑战。

EvoQRE: Modeling Bounded Rationality in Safety-Critical Traffic Simulation via Evolutionary Quantal Response Equilibrium

EvoQRE: 通过进化量化反应均衡建模安全关键交通仿真中的有限理性

Phu-Hoa Pham, Chi-Nguyen Tran, Duy-Minh Dao-Sy, Phu-Quy Nguyen-Lam, Trung-Kiet Huynh

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.RO、cs.MA

AI总结 本文提出EvoQRE框架，通过量化反应均衡和进化博弈动态建模安全关键交通交互，理论证明其在弱单调性假设下收敛到Logit-QRE，并在Waymo和nuPlan数据集上验证了其在真实性和安全指标上的优越性。

Comments This article is being withdrawn due to identified issues in the experimental evaluation and theoretical assumptions that may affect the validity of some reported conclusions. The authors plan to revise the methodology and provide a corrected version in future work.

Factorized Latent Dynamics for Video JEPA: An Empirical Study of Auxiliary Objectives

视频JEPA中的因子化潜在动态：辅助目标的实证研究

Santosh Premi

机构 * Adhikari（阿迪卡里） 纠错

专题命中 模型式强化学习 ：latent dynamics(title,abstract)；world-model(abstract)；world-model(abstract)；分类 cs.LG、cs.CV

AI总结 本研究探讨了视频JEPA中辅助目标的实证效果，通过对比不同辅助目标变体，发现潜在表示的因子化方法在提升某些能力的同时可能降低其他能力，FWM-HW-LD在混合数据集下提升了ImageNet-100和SSv2的性能。

Identify Then Project: Contrastive Learning of Latent Dynamics from Partial Observations with Port-Hamiltonian Structure

识别后再投影：从部分观测中利用端-哈密顿结构进行对比学习

Peilun Li, Kaiyuan Tan, Daniel Moyer, Thomas Beckers

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种两阶段框架，通过对比学习从部分观测中学习隐状态动态，并投影到端-哈密顿子流形，以实现物理一致性。

Graph Neural ODE Digital Twins for Control-Oriented Reactor Thermal-Hydraulic Forecasting Under Partial Observability

基于图神经ODE数字孪生的面向控制的反应堆热力学预测（在部分可观测性下）

Akzhol Almukhametov, Doyeong Lim, Rui Hu, Yang Liu

机构 * Department of Nuclear Engineering, Texas A&M University, College Station, TX 77843, USA（德克萨斯A&M大学核工程系，学院站，TX 77843，美国） ； Argonne National Laboratory, Nuclear Science and Engineering Division, USA（阿贡国家实验室，核科学与工程部，美国） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种结合物理信息的图神经网络与神经普通微分方程（GNN-ODE）的模型，用于在部分可观测性下实现反应堆热力学状态的准确预测，该模型在预测精度、毫秒级推理速度和对部分可观测性的鲁棒性方面均表现出色。