世界模型

Going with the Flow: Koopman Behavioral Models as Pseudo Planners for Visuo-Motor Dexterity

随流而行：Koopman行为模型作为视觉运动灵巧性的伪规划器

Yunhai Han, Jiaqi Fu, Linhao Bai, Ziyu Xiao, Zhaodong Yang, Yogita Choudhary, Krishna Jha, Chuizheng Kong, Shreyas Kousik, Harish Ravichandar

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出统一行为模型（UBM），将灵巧技能建模为耦合动力系统，确保时间一致性；基于Koopman算子实现线性潜空间，通过在线重规划实现反应性和适应性，在模拟和真实任务中达到或超越现有方法。

Comments Website: https://k-ubm.github.io/

WorldPlay: Towards Long-Term Geometric Consistency for Real-Time Interactive World Modeling

WorldPlay：面向实时交互式世界建模的长期几何一致性

Wenqiang Sun, Haiyu Zhang, Haoyuan Wang, Junta Wu, Zehan Wang, Zhenwei Wang, Yunhong Wang, Jun Zhang, Tengfei Wang, Chunchao Guo

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出WorldPlay流式视频扩散模型，通过双重动作表示、重构上下文记忆和上下文强制蒸馏方法，实现实时交互式世界建模并保持长期几何一致性，生成24 FPS的720p长视频。

Comments project page: https://3d-models.hunyuan.tencent.com/world/, demo: https://3d.hunyuan.tencent.com/sceneTo3D, code: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HY-WorldPlay

Discrete-WAM: Unified Discrete Vision-Action Token Editing for World-Policy Learning

Discrete-WAM：面向世界-策略学习的统一离散视觉-动作标记编辑

Ziyang Yao, Haochen Liu, Yuncheng Jiang, Zeyu Zhu, Zibin Guo, Jingru Wang, Tianle Liu, Jianwei Cui, Kuiyuan Yang, Hongwei Xie, Jingwei Zhao, Guang Chen, Hangjun Ye

机构 * Xiaomi EV（小米电动车） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world-model(abstract)；world model(abstract)

AI总结 提出Discrete-WAM，通过将未来视觉状态和自车动作对齐为离散标记，构建统一离散扩散框架，实现世界建模、世界-动作策略和分层决策策略的联合学习，支持可控生成和反事实推理，提升自动驾驶决策可靠性。

Model-Based Reinforcement Learning in Discrete-Action Non-Markovian Reward Decision Processes

离散动作非马尔可夫奖励决策过程中基于模型的强化学习

Alessandro Trapasso, Luca Iocchi, Fabio Patrizi

机构 * Fondazione Bruno Kessler（布雷诺·科塞拉基金会） ； Sapienza University of Rome（罗马萨皮恩扎大学） 纠错

专题命中 模型式强化学习 ：model-based reinforcement learning(title)；model-based RL(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出QR-MAX算法，通过奖励机分解马尔可夫转移学习与非马尔可夫奖励处理，首次在离散NMRDP中获得PAC收敛到ε-最优策略的多项式样本复杂度，并扩展至连续状态空间。

Comments Accepted at IJCAI-ECAI 2026. 19 pages, 32 figures, includes appendix

Offline Reinforcement Learning for Rotation Profile Control in Tokamaks

托卡马克旋转剖面控制的离线强化学习

Rohit Sonker, Hiro Josep Farre Kaga, Jiayu Chen, Andrew Rothstein, Ian Char, Ricardo Shousha, Egemen Kolemen, Jeff Schneider

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Princeton Plasma Physics Lab（普林斯顿等离子物理实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Lila Sciences 纠错

专题命中 模型式强化学习 ：model-based RL(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对托卡马克等离子体旋转剖面控制难题，提出基于历史数据的离线强化学习方法，利用概率模型生成轨迹训练策略，并在DIII-D托卡马克上验证了有效性。

Fact-Augmented Lookahead Planning for LLM Agents

面向LLM智能体的事实增强前瞻规划

Samuel Holt, Max Ruiz Luyten, Thomas Pouplin, Mihaela van der Schaar

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world-model(abstract)；world-model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出LWM-Planner框架，通过从轨迹中提取关键事实并用于条件化动作提议、世界模型模拟和状态值估计，实现无需参数更新的在线规划改进，在多个环境上优于ReAct/Reflexion和纯搜索基线。

Comments Accepted at the 29th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2026). Camera-ready version. 9-page main text plus appendices (63 pages total), 1 figure