世界模型

SKIP: Sparse Keyframe Interpolation Paradigm for Efficient Embodied World Models

SKIP: 用于高效具身世界模型的稀疏关键帧插值范式

Ziheng He, Yixiang Chen, Ning Yang, Zhanqian Wu, Qisen Ma, Yuan Xu, Jiabing Yang, Peiyan Li, Xiangnan Wu, Xiaofeng Wang, Zheng Zhu, Jing Liu, Nianfeng Liu, Yan Huang

机构 * UCAS（中国科学院自动化研究所） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； NJU（南京大学） ； GigaAI ； THU（清华大学） ； FiveAges 纠错

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

AI总结 提出稀疏关键帧插值范式(SKIP)，通过识别任务相关关键帧并仅生成这些帧，再基于机器人动作插值缺失帧，实现高效视频生成，在LIBERO上速度提升4.16倍，FVD降低89%，且生成视频作为训练数据时策略性能下降极小。

Comments 25 pages, 10 figures

$τ_0$-WM: A Unified Video-Action World Model for Robotic Manipulation

$\tau_0$-WM：一种用于机器人操作的统一视频-动作世界模型

Pengfei Zhou, Shengcong Chen, Di Chen, Jiaxu Wang, Rongjun Jin, Bingwen Zhu, Yike Pan, Songen Gu, Kuanning Wang, Shufeng Nan, Xingyu Qiu, Chenhao Qiu, Pu Yang, Yunuo Cai, Jianxiong Gao, Yifan Li, Yanwei Fu, Xiangyu Yue, Zhi Chen, Jianlan Luo

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； AGIBOT Finch 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 提出$\tau_0$-WM，一个统一视频-动作世界模型，通过共享视频扩散骨干集成策略学习、视频预测和动作评估，在长时域和精细操作任务上优于基线。

Comments Our project homepge: https://finch.agibot.com/research/tau0-wm

From Human Videos to Robot Manipulation: A Survey on Scalable Vision-Language-Action Learning with Human-Centric Data

从人类视频到机器人操作：基于人类中心数据的可扩展视觉-语言-动作学习综述

Zhiyuan Feng, Qixiu Li, Huizhi Liang, Rushuai Yang, Yichao Shen, Zhiying Du, Zhaowei Zhang, Yu Deng, Li Zhao, Hao Zhao, Zongqing Lu, Oier Mees, Marc Pollefeys, Jiaolong Yang, Baining Guo

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； HKUST（香港科技大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Peking University（北京大学） ； Microsoft Zurich Project（微软苏黎世实验室） 纠错

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

AI总结 本文综述了如何将丰富的人类视频转化为视觉-语言-动作（VLA）模型的有效知识，分类了四种方法（潜在动作表示、预测世界模型、显式2D监督、显式3D重建），并指出了结构化非结构化视频、跨具身和视角的动作映射、以及评估协议设计三大挑战。

Comments Accepted to IJCAI 2026 Survey Track. Project page: https://aaronfengzy.github.io/HumanCentricToVLA-Survey/

World-Task Factorization for Robot Learning

世界-任务分解用于机器人学习

Eduardo Sebastián, Adrian Pfisterer, Vito Mengers, Oliver Brock, Amanda Prorok

机构 * Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge, United Kingdom（计算机科学与技术系，剑桥大学，英国） ； Robotics and Biology Laboratory, Technische Universität Berlin（机器人与生物学实验室，柏林技术大学） ； Science of Intelligence (SCIoI), Cluster of Excellence, Berlin, Germany（智能科学（SCIoI），卓越中心，柏林，德国） ； Robotics Institute Germany（德国机器人研究所） 纠错

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

AI总结 提出将策略分解为世界因子和任务因子，通过可微图模型AICON与紧凑学习策略结合，实现零样本泛化到新配置并迁移到真实硬件。

PEACE: A Planner-Executor Agent with Constraint Enforcement for UAVs

PEACE: 一种用于无人机的带约束执行的规划-执行智能体

Erdem Uysal, Timo Kehrer, Sebastiano Panichella

机构 * Institute of Computer Science, University of Bern（伯尔尼大学计算机科学研究所） ； AI4I - The Italian Institute of Artificial Intelligence（意大利人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 提出一种基于大语言模型的规划-执行智能体架构，通过解耦高层任务规划与低层控制，并引入约束执行层和有限重规划，实现无人机可解释、可约束的自主飞行。

Comments Accepted to ICRA 2026 Workshop on Semantics for Reliable Robot Autonomy: From Environment Understanding and Reasoning to Safe Interaction