世界模型

CoWorld-VLA: Thinking in a Multi-Expert World Model for Autonomous Driving

CoWorld-VLA：面向自动驾驶的多专家世界模型中的思考

Minqing Huang, Yujiao Xiang, Zihan Liang, Jiajie Huang, Jingqi Wang, Yuheng Zhou, Zhi Xu, Feiyang Tan, Hangning Zhou, Mu Yang, Gong Che

机构 * Afari Intelligent Drive（Afari智能驾驶公司） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Beijing University Of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Tianjin University（天津大学） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(title)；world model(title)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 本文提出CoWorld-VLA，通过多专家世界推理框架，利用显式条件指导动作规划，提升自动驾驶的场景生成与路径规划性能。

GeoWAM: Visual Geometry World Action Models for Autonomous Driving

GeoWAM：面向自动驾驶的视觉几何世界动作模型

Yiren Lu, Xin Ye, Jiaming Liu, Philip Jacobson, Jin Yao, Yi-chung Chen, Liam Merino, Dhruva Dixith Kurra, Min Cai, Tom Lampo, Yu Yin, Danhua Guo, Burhan Yaman

机构 * Uber AV Labs（优步自动驾驶实验室） ； Case Western Reserve University（凯斯西储大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出 GeoWAM，一种用于自动驾驶的视觉几何世界动作模型，通过预训练预测未来场景几何来学习动力学，经评估其生成的驾驶策略比图像基方案更强，确立未来几何预测为自动驾驶有效预训练目标。

Comments Project page: this https URL (https://yiren-lu.com/project_pages/geowam/)

Steering Recurrent Reasoners at Inference Time with Readout Feedback

在推理阶段通过读出反馈引导循环推理器

Shunsuke Kamiya, Masanori Koyama, Seongcheol Jeong, Fumiya Uchiyama, Kenji Kubo, Kohei Hayashi, Masahiro Suzuki, Yutaka Matsuo

机构 * Graduate School of Engineering, The University of Tokyo（东京大学大学院工学系研究科） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：latent dynamics(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究提出测试时干预方法RoFB，将中间预测转为耦合力注入循环模型隐动态，在数独、迷宫任务的三类循环模型上提升性能，且计算成本相当或更低。