世界模型

Identifiable Token Correspondence for World Models

可辨识的令牌对应关系用于世界模型

Youngin Kim, Ray Sun, Inho Kim, Bumsoo Park, Hyun Oh Song

机构 * Interdisciplinary Program in Artificial Intelligence, Seoul National University（人工智能交叉学科项目，首尔国立大学） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； Engineering, Seoul National University（工程系，首尔国立大学） 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 提出可辨识的令牌对应关系（ITC）方法，通过将下一帧预测建模为结构化分配问题，解决基于令牌的Transformer世界模型在长程推演中的时间不一致性，在四个基准上达到最先进性能。

EgoExo-WM: Unlocking Exo Video for Ego World Models

EgoExo-WM: 利用外部视频解锁自我世界模型

Danny Tran, Roberto Martín-Martín, Kristen Grauman

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 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 提出通过从外部视频提取结构化身体姿态并利用人体运动学先验将其转换为自我视频，从而利用丰富的野外外部数据训练自我世界模型，显著提升预测质量和下游规划性能。

Comments Project Page: https://vision.cs.utexas.edu/projects/EgoExo-WM/

Scaling World-Model Reinforcement Learning Through Diffusion Policy Optimization

通过扩散策略优化扩展世界模型强化学习

Xiaoyuan Cheng, Wenxuan Yuan, Zhancun Mu, Yuanzhao Zhang, Yiming Yang, Hai Wang, Zhuo Sun, Che Liu

机构 * Dynamic Systems Lab, University College London（伦敦大学学院动态系统实验室） ； 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 Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院） ； Santa Fe Institute（圣塔菲研究所） ； School of Statistics and Data Science, Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学统计与数据科学学院） ； Department of Computing, Imperial College London（伦敦帝国理工学院计算系） 纠错

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

AI总结 针对世界模型强化学习中搜索与价值学习之间的结构错位问题，提出基于扩散策略优化的模型基方法MBDPO，统一搜索与策略优化，实现可扩展的策略学习。

MVISTA-4D: View-Consistent 4D World Model with Test-Time Action Inference for Robotic Manipulation

MVISTA-4D: 用于机器人操作的一致性视图4D世界模型与测试时动作推理

Jiaxu Wang, Yicheng Jiang, Tianlun He, Jingkai Sun, Qiang Zhang, Junhao He, Jiahang Cao, Zesen Gan, Mingyuan Sun, Qiming Shao, Xiangyu Yue

机构 * MMLab, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR（香港理工大学MMLab，香港中文大学，香港特别行政区） ； The Hong Kong University of Science（香港理工大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出一种基于世界模型的4D场景生成方法，通过多视图RGBD预测和测试时动作优化，实现几何一致的4D动态预测与机器人操作。

Journal ref International Conference on Machine Learning 2026

When Does LeJEPA Learn a World Model?

LeJEPA 何时学习世界模型？

David Klindt, Yann LeCun, Randall Balestriero

机构 * Cold Spring Harbor Laboratory（冷泉港实验室） ； New York University（纽约大学） ； 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 本文证明 LeJEPA（对齐加高斯正则化）在潜变量服从平稳加性噪声演化的世界中能够线性恢复潜变量（线性可识别性），并指出高斯分布是唯一保证该性质的潜分布，同时验证了近似可识别性和最优规划能力。