世界模型

GaussianDream++: Efficient 3D Gaussian World Modeling for Robotic Manipulation

Yuqing Jiang, Zijian Zhang, Weitao Zhou, Jiawei Wang, Junjie He, Lei Yang, Haifang Qing, Si Liu, Ding Zhao, Ping Luo, Haibao Yu

机构 * Tuojing Intelligence（拓境智能） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

Comments 17 pages, 4 figures

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） 纠错

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。

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） 纠错

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。

PRISM: Projection-Integrated Sampling-Based MPC with Bayesian Cost Tuning for Bimanual Manipulation

PRISM：用于双臂操作的集成投影的基于采样的模型预测控制框架（MPC），结合贝叶斯成本调优

Alinjar Dan, Iryna Hurova, Karl Kruusamäe, Arun Kumar Singh

机构 * University of Tartu（塔尔图大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PRISM框架，结合QP引导采样策略与定制QP求解器、贝叶斯优化调优成本，在PerAct²任务上提升双臂操作鲁棒性与成功率，实现仿真到真实的迁移。