世界模型

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。