世界模型

RoboPhys-3D: A Comprehensive Embodied World Model Evaluation via 3D Reconstruction

RoboPhys-3D：通过三维重建进行全面的具身世界模型评估

Tianyi Wang, Jiazhou Chen, Yiming Xu, Xiangyu Li, Tianyi Zeng, Chih-Hsien Chou, Ning Lu, Liang Peng, Junfeng Jiao, Christian Claudel

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Purdue University（普渡大学） ； Futurewei Technologies, Inc（星纪时代科技公司） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(title,abstract)；embodied world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；embodied world model(title,abstract)

AI总结 本研究推出基于RoboTwin 2.0的三维具身世界模型基准RoboPhys-3D，含50个操作任务等数据，提出两个评估分数，发现Cosmos 3的RoboPhyscore最高，该分数与人类评估一致性强。

Comments 66 pages, 12 figures, 55 tables

TrAct: Bridging Robot Control and Visual Prediction with Visual Tracks

TrAct：通过视觉轨迹连接机器人控制与视觉预测

Zhi Cao, Howard Ji, Kevin Zhang, Kuangzhi Ge, Li Fei-Fei, Jiajun Wu, Huang Huang

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world-model(abstract)；world model(abstract)

AI总结 TrAct是基于世界模型的机器人决策框架，以视觉轨迹为控制与预测的中间接口，在LIBERO-INTEGRAL基准和Franka任务上，相较基线π₀.5显著提升了操作成功率与视频预测质量。

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。

Comments DeepLeap Technology Co., Ltd., Shenzhen, China

Large VLM-based Vision-Language-Action Models for Robotic Manipulation: A Survey

用于机器人操作的基于大型VLM的视觉-语言-动作模型：综述

Rui Shao, Wei Li, Lingsen Zhang, Renshan Zhang, Zhiyang Liu, Ran Chen, Liqiang Nie

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（计算机科学与技术学院，哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 本综述首次系统分类梳理用于机器人操作的基于大型VLM的VLA模型，明确其定义与两类架构，考察其与先进领域的集成等内容，整合进展并提供更新项目页面

Comments Under Minor Revision at IEEE TPAMI, Project Page: https://github.com/JiuTian-VL/Large-VLM-based-VLA-for-Robotic-Manipulation

AcrossWAM1.0:A Modular Latent World-Action Stack for Compact Robot Policies

AcrossWAM1.0：用于紧凑机器人策略的模块化潜在世界-动作栈

Yafei Zhang, Nan Wu

机构 * Across Physical AI（跨物理人工智能机构） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

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

AI总结 该研究针对LaWAM的耦合问题推出AcrossWAM1.0模块化潜在世界-动作栈，在LIBERO实验中实现高成功率，参数规模显著缩小，提供可审计的部署边界。