世界模型

TimeSpot: Benchmarking Geo-Temporal Understanding in Vision-Language Models in Real-World Settings

TimeSpot: 在真实世界场景中评估视觉语言模型的地理时间理解能力

Azmine Toushik Wasi, Shahriyar Zaman Ridoy, Koushik Ahamed Tonmoy, Kinga Tshering, S. M. Muhtasimul Hasan, Wahid Faisal, Tasnim Mohiuddin, Md Rizwan Parvez

机构 * Computational Intelligence and Operations Laboratory (CIOL), Bangladesh（计算智能与运筹实验室（CIOL），孟加拉国） ； Shahjalal University of Science and Technology (SUST), Sylhet, Bangladesh（沙赫jalal科学与技术大学（SUST），沙赫里尔，孟加拉国） ； North South University (NSU), Dhaka, Bangladesh（北南大学（NSU），达卡，孟加拉国） ； Qatar Computing Research Institute (QCRI), Doha, Qatar（卡塔尔计算研究中心（QCRI），多哈，卡塔尔） 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 提出TimeSpot基准，通过1,455张全球图像评估视觉语言模型在时间属性（季节、月份、时段、日光相位）和地理属性（大洲、国家、气候带、环境类型、经纬度）上的推理能力，发现现有模型性能低下，尤其时间推理不足。

Comments Accepted to ICML 2026

MuGen: Multi-Skill Generative Locomotion Controller for Humanoid Robots

MuGen: 人形机器人的多技能生成式运动控制器

Yusen Feng, Xiang Wang, Heyuan Yao, Zixi Kang, Xinyu Huo, Boyang Yu, Pengyun Qiu, Ruijie Zhao, Baoquan Chen, Libin Liu

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出MuGen框架，利用VQ-VAE和教师-学生策略蒸馏，从异构人类运动数据中学习生成式运动表示，使人形机器人能够执行多技能运动并模仿未见过的动作。