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视觉与机器人

世界模型

面向环境建模、时序预测、仿真规划、具身智能和自动驾驶的世界模型方法与应用。

2026-08-27 至 2026-08-27 共收录 11 信号源:cs.AI, cs.LG, cs.CV, cs.RO, cs.MA

1. 通用世界模型 5 篇

2602.14857 2026-08-27 cs.AI 版本更新 94%

World Models for Policy Refinement in StarCraft II

为《星际2》政策细化设计的世界模型

Yixin Zhang, Ziyi Wang, Yiming Rong, Haoxi Wang, Jinling Jiang, Shuang Xu, Haoran Wu, Shiyu Zhou, Bo Xu

机构 * The Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(认知与决策智能复杂系统重点实验室,自动化研究所,中国科学院) School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences(人工智能学院,中国科学院大学)

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 StarWM为《星际2》政策细化设计的世界模型,通过预测未来观察和结构化文本表示提升策略决策性能。

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2608.23720 2026-08-27 cs.CV 版本更新 93%

Platonic Representation Hypothesis on World Models

世界模型的柏拉图式表征假说

Wenhow Li, Chengwei MA, Hui Xiong, Ying-Cong Chen, Lei Zhang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科技大学(广州))

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 该研究针对世界模型的表征性质,提出预测一致性假设,通过DINO-WM实验发现性能良好的世界模型会形成几何相似的内部结构,且模型特征可跨模型映射,证实预测一致性能促进共享潜在结构的形成。

Comments 18 pages, 10 figures, 2 tables. Wenhow Li and Chengwei MA contributed equally. Project page: this https URL (https://sellerbubble.github.io/platonic-representation-hypothesis-on-world-models/). Corrected author metadata formatting and updated the project-page link presentation in the abstract; manuscript content and results unchanged

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2606.05925 2026-08-27 cs.AI 版本更新 93%

Towards World Models in Biomedical Research

迈向生物医学研究的世界模型

Guangyu Wang, Jingkun Yue, Siqi Zhang, Yu Liu, Xiaoyu Wang, Mingyuan Meng, Changwei Ji, Zongbo Han, Yulin Wang, Yang Yue, Frank Fu, Ting Chen, Song Wu, Ziwei Liu, Jiangning Song, Ming Li, Gao Huang, Xiaohong Liu, Athanasios Vasilakos, Xingcai Zhang, Ping Zhang, Yong Li

机构 * State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China(网络与交换技术国家重点实验室,北京邮电大学,北京,中国) Department of Engineering Science, University of Oxford, Oxford, United Kingdom(英国牛津大学工程科学系,牛津,英国) Institute of Medical Artificial Intelligence, South China Hospital, Medical School, Shenzhen University, Shenzhen, Guangdong, China(医学人工智能研究所,南方医院,医学学院,深圳大学,深圳,广东,中国) Zhongguancun Academy & Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence, Beijing, China(中关村学院及中关村人工智能研究院,北京,中国) Beijing National Research Center for Information Science and Technology (BNRist), Tsinghua University, 100084, Beijing, China(北京信息科学与技术国家研究中心(BNRist),清华大学,100084,北京,中国) Department of Chemical and Nano Engineering, University of California, San Diego, La Jolla, CA, USA(美国加州大学圣地亚哥分校化学与纳米工程系,La Jolla,CA,美国) Nanyang Technological University, Singapore(新加坡南洋理工大学) Monash Biomedicine Discovery Institute and Department of Biochemistry and Molecular Biology, Monash University, Melbourne, Victoria, Australia(莫纳什大学生物医学发现研究所和生物化学与分子生物学系,墨尔本,维多利亚,澳大利亚) David R. Cheriton School of Computer Science, University of Waterloo, Waterloo, Ontario, Canada(加拿大滑铁卢大学戴维·R·切里顿计算机科学学校,滑铁卢,安大略,加拿大) Department of ICT and Center for AI Research, University of Agder (UiA), Jon Lilletuns vei 9, Grimstad, Norway(挪威阿格德大学(UiA)信息与通信技术系及人工智能研究中心,Jon Lilletuns vei 9,Grimstad,挪威) Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing, China(清华大学电子工程系,北京,中国)

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 提出生物医学世界模型作为AI驱动发现的新范式,通过学习分子、细胞、组织和临床状态的潜在表征及干预条件动态,实现未来轨迹模拟,并探讨其在虚拟细胞、类器官、虚拟患者和手术模拟等应用中的潜力。

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2512.10226 2026-08-27 cs.CV cs.RO 版本更新 88%

Latent Chain-of-Thought World Modeling for End-to-End Driving

潜在链式思维世界建模用于端到端驾驶

Shuhan Tan, Kashyap Chitta, Yuxiao Chen, Ran Tian, Yurong You, Yan Wang, Wenjie Luo, Yulong Cao, Philipp Krahenbuhl, Marco Pavone, Boris Ivanovic

机构 * UT Austin(得克萨斯大学奥斯汀分校) NVIDIA(英伟达) Stanford University(斯坦福大学)

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

AI总结 本文提出Latent-CoT-Drive模型,通过潜在语言整合链式思维推理与决策,提升驾驶性能与安全性,实现更快推理和更优轨迹质量。

Comments Accepted to CVPR 2026

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2608.12476 2026-08-27 cs.AI 版本更新 69%

Governed Persistent Memory: Source-Bound State Semantics and Fail-Closed Release for Long-Horizon Agents

受控持久内存:长程智能体的源绑定状态语义与故障关闭式释放

Guodong Xu

机构 * Qingdao Guodongxiansheng Network Technology Co., Ltd.(青岛果动先生网络科技有限公司)

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

AI总结 本文针对长程智能体内存的矛盾记录问题,提出受控持久内存(GPM)模型,经多组基准测试与服务评估,其在GPM-ReleaseBench、中英文指令分支等场景均实现零不匹配,修复大量基线故障且无退化。

Comments 23 pages, 2 figures, 11 tables. Includes a sealed end-to-end governed-memory service evaluation with an ungoverned local Qwen2.5-7B comparison

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2. 具身与机器人 2 篇

2608.22067 2026-08-27 cs.RO cs.AI cs.CV cs.LG 版本更新 75%

DELE-w0.5: Inferring Action from Future Latent State for Robotic Manipulation

从未来隐状态推断机器人操纵动作

Fenghao Lei, Zhixiong Huang, Long Yang, Jiabao Chen, Peilin Huang, Han Fu, Zhuo Li, Xiaoxue Ren

机构 * DeepLeap Research(DeepLeap研究院)

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

AI总结 本文提出无需视频生成的机器人操纵模型DELE-w0.5,通过从捕获动作相关物理结果的未来隐状态推断动作,在4项长程操纵任务的480次试验中,其性能优于最强基线47.5和30.7个百分点,实现最优表现。

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2607.26924 2026-08-27 cs.LG cs.RO 版本更新 71%

Temporally Centered SIGReg Improves LeWorldModel Representations for Robot Policy Learning

时间中心SIGReg改进多任务LeWorldModel学习:从分析到方法

Chang Liu, Fei Suo, Yanzhou Jin, Zeyu Ping, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo, Yaonan Zhu

机构 * Graduate School of Engineering, The University of Tokyo(东京大学工程学院)

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

AI总结 该研究针对SIGReg在多任务LeWM中导致表示混叠的问题,提出将其应用于时间中心残差的改进方法,在LIBERO基准上显著提升了多任务世界模型的下游性能。

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3. 自动驾驶 1 篇

2511.21256 2026-08-27 cs.CV 版本更新 81%

LaGen: Towards Autoregressive LiDAR Scene Generation

LaGen:迈向自主驾驶的自回归激光雷达场景生成

Sizhuo Zhou, Xiaosong Jia, Fanrui Zhang, Junjie Li, Juyong Zhang, Yukang Feng, Jianwen Sun, Songbur Wong, Junqi You, Junchi Yan

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Fudan University(复旦大学)

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

AI总结 本文提出LaGen,首个支持长时交互生成的自回归框架,能基于单帧输入生成高保真4D激光雷达场景,并通过场景解耦和噪声调节模块提升生成质量。

Comments Accepted to ECCV 2026

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4. 模型式强化学习 2 篇

2608.24044 2026-08-27 cs.LG 版本更新 88%

JEPA-x: Cross-Predictive Physics Grounding for Forecastable Latent Dynamics

XP-JEPA:用于可预测潜在动力学的交叉预测物理基础

Kehan Wen, Ziming Li, Siyuan Luo, Fan Shi

专题命中 模型式强化学习 :latent dynamics(title,abstract);world model(abstract);world models(abstract);world model(abstract)

AI总结 XP-JEPA通过将视觉与物理表征交叉预测,提升了潜在动力学的可预测性,在多任务套件上降低了展开漂移并提高了控制成功率,无需特权输入即可实现更优的基于展开的控制性能。

Comments Under review

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2603.15857 2026-08-27 cs.AI cs.LG cs.RO 版本更新 77%

Regularized Latent Dynamics Prediction is a Strong Baseline For Behavioral Foundation Models

正则化潜在动态预测是行为基础模型的强基线

Pranaya Jajoo, Harshit Sikchi, Siddhant Agarwal, Amy Zhang, Scott Niekum, Martha White

机构 * Department of Computing Science, University of Alberta, Canada(阿尔伯塔大学计算机科学系) Alberta Machine Intelligence Institute (Amii)(阿尔伯塔机器智能研究所) Canada CIFAR AI Chair(加拿大CIFAR人工智能 chair) The University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校) University of Massachusetts Amherst(马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校)

专题命中 模型式强化学习 :latent dynamics(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG、cs.RO

AI总结 本文探讨零样本强化学习中复杂表征学习目标的必要性,提出正则化潜在动态预测方法,通过正则化保持特征多样性,优于现有方法,并在低覆盖场景中表现优异。

Comments ICLR 2026 Update 08/25/2026: (i) Fixed a typo in eq. 7. (ii) Updated lemma 1 to a stronger bound for RLDP

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5. 仿真与规划 1 篇

2608.16287 2026-08-27 cs.LG 版本更新 81%

SCALE: State-Calibrated Latent Embeddings for JEPA Planning in the Right Geometry

SCALE:用于正确几何空间中JEPA规划的状态校准潜在嵌入

Jiaming Hu, Yan Zheng, Tian Wang

机构 * Boston University(波士顿大学) Unity Technologies(Unity科技公司)

专题命中 仿真与规划 :world model(abstract);world models(abstract);world model(abstract);world models(abstract)

AI总结 该研究提出SCALE正则化器,为LeWM表示校准几何属性,在多任务、多求解器和多计算预算下均提升规划性能,证明规划依赖信息对几何的塑造作用。

Comments 15 pages, 2 figures

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