世界模型

Fast Autoregressive Video Diffusion and World Models with Temporal Cache Compression and Sparse Attention

快速自回归视频扩散与世界模型：基于时间缓存压缩与稀疏注意力

Dvir Samuel, Issar Tzachor, Matan Levy, Michael Green, Gal Chechik, Rami Ben-Ari

机构 * Hebrew University of Jerusalem（特拉维夫大学） ； Google Research（谷歌研究） 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FAST-AR框架，通过TempCache压缩KV缓存、AnnCA加速交叉注意力、AnnSA稀疏化自注意力，实现自回归视频扩散模型5-10倍加速，同时保持视觉质量并稳定GPU内存使用。

Comments Accepted to ICML 2026. Project Page: https://dvirsamuel.github.io/fast-auto-regressive-video/

ContactWorld: What Matters in Vision-Tactile World Models for Contact-Rich Manipulation

ContactWorld: 视觉-触觉世界模型中什么对接触丰富操作至关重要

Zhiyuan Zhang, Pokuang Zhou, Kaidi Zhang, Adeesh Desai, Temitope Amosa, Davood Soleymanzadeh, Jiuzhou Lei, Minghui Zheng, Yu She

机构 * School of Industrial Engineering, Purdue University（普渡大学工业工程学院） ； Department of Mechanical Engineering, Texas A&M University（德克萨斯农工大学机械工程系） 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 通过12项接触丰富操作任务，发现空间结构化和时间连续的表征（如点云）能显著提升规划成功率，且触觉传感的有效性依赖于跨模态表征兼容性。

Comments 32 pages, 12 figures, supplementary material included

FlowMo-WM: A World Model with Object Momentum and Hidden Ambient Drift

FlowMo-WM：具有物体动量和隐藏环境漂移的世界模型

Yitao Jiang, Luyang Zhao, Muhao Chen, Devin Balkcom

机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Clemson University（克莱姆森大学） ； University of Houston（休斯顿大学） 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 提出FlowMo-WM，一种端到端可训练的视觉世界模型，通过分解图像-动作历史为短历史潜在状态和长历史上下文，分别建模物体运动和环境漂移，提升水下机器人等场景的长程预测精度。

AcceRL: A Distributed Asynchronous Reinforcement Learning and World Model Framework for Vision-Language-Action Models

AcceRL: 面向视觉-语言-动作模型的分布式异步强化学习与世界模型框架

Chengxuan Lu, Shukuan Wang, Yanjie Li, Yingying Fang, Huoyan Wang, Tian Zhang, Wei Liu, Shiji Jin, Fuyuan Qian, Peiming Li, Chao Xu, Baigui Sun, Yang Liu

机构 * IROOTECH TECHNOLOGY Wolf 1069 b Lab, Sany Group（伊罗科技沃尔夫1069b实验室，三一集团） 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 提出AcceRL框架，通过物理隔离环境交互、模型推理和梯度更新实现分布式异步强化学习，消除同步系统的空闲气泡，提升硬件利用率，并支持即插即用的世界模型集成，在LIBERO任务上实现2.4倍吞吐加速和200倍样本效率提升。

MET-Bench: Multimodal Entity Tracking for Evaluating the Limitations of Vision-Language and Reasoning Models

MET-Bench：用于评估视觉语言与推理模型局限性的多模态实体追踪

Vanya Cohen, Raymond Mooney

机构 * 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(abstract)；world model(abstract)

AI总结 提出MET-Bench多模态实体追踪基准，发现视觉语言模型在图像实体追踪上显著弱于文本，主要源于视觉推理缺陷，强化学习可提升模态内性能但跨模态迁移不足。

Comments ICML 2026

Schrödinger's Navigator: Imagining an Ensemble of Futures for Zero-Shot Object Navigation

薛定谔的导航者：为零样本目标导航设想未来轨迹集合

Yu He, Da Huang, Zhenyang Liu, Zixiao Gu, Qiang Sun, Guangnan Ye, Yanwei Fu, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai University of International Business and Economics（上海对外经贸大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 提出一种信念感知框架，在推理时通过轨迹条件化的3D世界模型设想多个未来场景，结合自适应遮挡物感知采样和未来感知价值图，提升零样本目标导航在遮挡严重环境中的隐蔽目标发现和风险感知路径选择。

Robustness without Wrinkles: Parallel Simulation and Robust MPC for Certified Deformable Manipulation

无皱鲁棒性：并行仿真与鲁棒MPC实现可认证的变形体操作

Wei-Chen Li, Jeffrey Fang, Sasanka Polisetti, Yuexi Song, Glen Chou

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

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

AI总结 提出CORD-SLS实时控制方法，通过GPU并行可微仿真与接触平滑实现高效梯度规划，结合鲁棒模型预测控制与共形预测校准，在绳索和布料操作中达到毫秒级规划与高安全性。

ReactSim-Bench: Benchmarking Reactive Behavior World Model Simulation in Autonomous Driving

ReactSim-Bench：自动驾驶中反应性行为世界模型模拟的基准测试

Zhiyuan Zhang, Yanlun Peng, Jianing Zhang, Xianda Guo, Zehan Huang, Haoran Liu, Qifeng Li, Shaofeng Zhang, Xiaosong Jia, Junchi Yan

机构 * School of Computer Science & School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与技术学院、人工智能学院） ； Great Wall Motor（长城汽车） ； Institute of Trustworthy Embodied AI (TEAI), Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究所） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出ReactSim-Bench，通过解耦自车与周围智能体控制，使用偏离日志的自车行为作为输入，评估行为世界模型模拟的反应性能力，并基于碰撞、地图和运动学指标系统评测多种模型。

Causal Object-Centric Models for Planning with Monte Carlo Tree Search

用于蒙特卡洛树搜索规划的因果对象中心模型

Rodion Vakhitov, Leonid Ugadiarov, Alexey Skrynnik, Aleksandr Panov

机构 * MIRAI ； CogAILab 纠错

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

AI总结 提出COMET算法，结合无监督对象中心编码器和Transformer世界模型，通过动作-槽融合机制和对象因果注意力实现高效规划，在多个基准上优于基线方法。