世界模型

Beyond Euclidean Proximity: Repairing Latent World Models with Horizon-Matched Trajectory Reachability Metrics

超越欧几里得距离：通过地平线匹配轨迹可达性度量修复潜在世界模型

Liangyu Li, Shengzhi Wang, Qingwen Liu

机构 * Tongji University（同济大学） 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 本文提出轨迹可达性度量（TRM）作为固定潜在世界模型的后处理终端排名方法，通过训练小的成对头部来改进终端排名，从而提高连续操控任务的性能。

Comments 26 pages, 7 figures

Specification-Driven Generation and Evaluation of Discrete-Event World Models via the DEVS Formalism

通过DEVS形式化方法驱动的离散事件世界模型生成与评估

Zheyu Chen, Huiteng Zhuang, Zhuohuan Li, Chuanhao Li

机构 * Zhili College, Tsinghua University（清华大学紫光学院） ； School of Transportation Science and Engineering, Beihang University（北航交通科学与工程学院） ； Department of Industrial Engineering, Tsinghua University（清华大学工业工程系） 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 本文提出了一种基于自然语言规范在线生成离散事件世界模型的方法，结合了显式模拟器的可靠性与神经模型的适应性，通过DEVS形式化方法和分阶段的LLM生成流程，实现了对事件和时间逻辑的结构推断，并通过基准测试集验证了模型的一致性和可验证性。

Comments 36 pages, 6 figures

General Agentic Planning Through Simulative Reasoning with World Models

通过世界模型的模拟推理实现通用代理规划

Mingkai Deng, Jinyu Hou, Zhiting Hu, Eric Xing

机构 * Institute of Foundation Models (IFM)（基础模型研究所） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； UC San Diego（南加州大学） 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 本文提出通过模拟推理实现通用代理规划，利用世界模型进行未来状态预测，提升决策能力，通过SiRA架构在不同任务中取得更高任务完成率。

Comments Winner of Berkeley LLM Agents Hackathon (Fundamentals Track); code available at https://github.com/sailing-lab/sira

Pre-VLA: Preemptive Runtime Verification for Reliable Vision-Language-Action and World-Model Rollouts

Pre-VLA: 预防性运行时验证用于可靠视觉-语言-动作和世界模型展开

Zhen Sun, Yongjian Guo, Haoran Sun, Luqiao Wang, Wei Lu, Jiachi Ji, Shengzhe Ji, Junwu Xiong, Zhijun Meng

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； JDT AI Infra ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Pre-VLA，一种统一的运行时验证架构，用于在物理执行或世界模型想象之前评估动作的有效性，以提高视觉-语言-动作和世界模型展开的可靠性。

ChronoMedicalWorld: A Medical World Model for Learning Patient Trajectories from Longitudinal Care Data

ChronoMedicalWorld：一个用于从纵向护理数据中学习患者轨迹的医学世界模型

Jiangyuan Wang, Xuyong Chen, Junwei He, Xu Xu, Shasha Xie, Fuman Han

机构 * Beijing KidneyTec Medical Technology Co., Ltd.（北京肾科医疗技术有限公司） 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 本文提出了一种名为ChronoMedicalWorld的模型，旨在通过纵向护理数据学习患者轨迹，该模型结合了联合嵌入状态编码器和宽动作编码器，并在六个术语目标下训练了循环潜在转移模块，以提高慢性病护理中长期预测的准确性。

Comments 14 pages, 2 figures, 6 tables

stable-worldmodel: A Platform for Reproducible World Modeling Research and Evaluation

stable-worldmodel: 一个用于可重复世界建模研究和评估的平台

Lucas Maes, Quentin Le Lidec, Luiz Facury, Nassim Massaudi, Ayush Chaurasia, Francesco Capuano, Richard Gao, Taj Gillin, Dan Haramati, Damien Scieur, Yann LeCun, Randall Balestriero

机构 * Mila & Université de Montréal（Mila与蒙特利尔大学） ； New York University（纽约大学） ； Universidade Federal de Minas Gerais（巴西联邦大学矿务学院） ； Independent Researcher（独立研究者） ； LanceDB ； University of Oxford（牛津大学） ； Brown University（布朗大学） 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stable-worldmodel平台，旨在解决世界建模研究中代码库、数据管道和评估协议碎片化的问题，通过提供高性能的数据层、现代世界模型基线和规划求解器的实现，以及扩展的环境和任务，实现标准化和可重复的世界建模研究和评估。

Finite Automata Extraction: Low-data World Model Learning as Programs from Gameplay Video

有限自动机提取：从游戏录像中学习低数据世界模型作为程序

Dave Goel, Matthew Guzdial, Anurag Sarkar

机构 * Department of Computing Science, Alberta Machine Intelligence Institute (Amii), University of Alberta（计算科学系，阿尔伯塔机器智能研究所（Amii），阿尔伯塔大学） 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 本文提出了一种名为有限自动机提取（FAE）的方法，通过一种新的领域特定语言（DSL）Retro Coder，从游戏录像中学习神经符号世界模型，相较于以往的方法，FAE能够更精确地建模环境并生成更通用的代码。

From monoliths to modules: Decomposing transducers for efficient world modelling

从整体到模块：分解转换器以实现高效的world建模

Alexander Boyd, Franz Nowak, David Hyland, Manuel Baltieri, Fernando E. Rosas

机构 * Department of Informatics, University of Sussex（Sussex大学信息学院） ； Beyond Institute for Theoretical Science (BITS)（理论科学研究所） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Principles of Intelligent Behaviour in Biological and Social Systems (PIBBSS)（生物和社会系统智能行为原理研究所） ； Department of Computer Science, University of Oxford（牛津大学计算机科学系） ； Araya Inc.（Araya公司） ； Sussex AI and Sussex Centre for Consciousness Science, University of Sussex（Sussex大学人工智能与意识科学中心） ； Centre for Complexity Science and Center for Psychedelic Research, Department of Brain Sciences, Imperial College London（复杂科学中心和迷幻研究中心，伦敦帝国理工学院脑科学系） ； Center for Eudaimonia and Human Flourishing, University of Oxford（幸福与人类繁荣中心，牛津大学） 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 本文提出了一种分解复杂world建模的方法，通过转换器框架将世界模型分解为多个模块，从而提高计算效率并支持分布式推理，为AI安全和现实应用提供基础。

Explainable AI for Data-Driven Design of High-Dimensional Predictive Studies

为高维预测研究的数据驱动设计开发可解释的AI

Junyu Yan, Damian Machlanski, Kurt Butler, Panagiotis Dimitrakopoulos, Ewen M Harrison, Bruce Guthrie, Sotirios A Tsaftaris

机构 * School of Engineering, University of Edinburgh（爱丁堡大学工程学院） ； Causality in Healthcare AI Hub (CHAI)（医疗因果AI枢纽） ； Advanced Care Research Centre, Usher School of Population Health Sciences, University of Edinburgh（先进护理研究中心，乌瑟人口健康科学学院，爱丁堡大学） ； Centre for Medical Informatics, Usher School of Population Health Sciences, University of Edinburgh（医学信息学中心，乌瑟人口健康科学学院，爱丁堡大学） 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 本文提出了一种可解释的AI推荐系统，通过数据驱动的方法改进现有可解释统计模型的预测性能，主要贡献是通过可解释AI技术提供三种推荐类型以提高模型的预测能力和透明度。

Comments 41 pages, 7 figures