世界模型

SWEET: Sparse World Modeling with Image Editing for Embodied Task Execution

SWEET：基于图像编辑的稀疏世界建模用于具身任务执行

Yiren Song, Yihan Wang, Xiyao Deng, Zhuoran Yan, Mike Zheng Shou

机构 * Show Lab, National University of Singapore（新加坡国立大学Show实验室） ； Central South University（中南大学） 纠错

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

AI总结 本文研究图像编辑模型能否作为稀疏视觉世界模型用于机器人操作，通过预测任务级未来状态而非密集视频生成，提出SWEET框架实现稀疏视觉规划，结合语言指令和空间引导生成关键帧，并通过扩散动作预测器生成可执行动作，实验表明其在不同场景中提升关键帧预测能力。

World-Ego Modeling for Long-Horizon Evolution in Hybrid Embodied Tasks

为混合具身体验中的长时域演化构建世界-自我模型

Zuyao Lin, Jianhui Zhang, Peidong Jia, Xiaoguang Zhao, Shanghang Zhang, Xingyu Chen

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种新的世界-自我建模范式，通过分解未来演化为世界和自我组件，解决混合任务中长时域具身体验中的退化问题，并通过HTEWorld基准测试验证了其有效性。

RoHIL: Robust Human-in-the-Loop Robotic Reinforcement Learning Against Illumination Variations

RoHIL: 面对光照变化的鲁棒人机协同机器人强化学习

Shuoqin Zhang, Yixin Xiong, Xiru Gao, Kai Liu, Ke Wang, Xichuan Zhou, Zhe Hu

机构 * Chongqing University（重庆大学） ； Chengdu Anu Intelligence（成都安努智能） 纠错

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

AI总结 本文提出RoHIL框架，通过离线微调方法解决机器人在不同工作间因光照变化导致的性能下降问题，保留原始工作间性能并避免重新收集数据和训练。