世界模型

Religion and Artificial Intelligence as Distributed Meaning Systems: A Naturalistic Conceptual Model

宗教与人工智能作为分布式意义系统：一种自然主义概念模型

Dhushy Thillaivasan, Samar Shailendra, Sohag Sarkar

专题命中 通用世界模型 ：world-model(abstract)；world-model(abstract)

AI总结 该文将宗教与人工智能视为结构相似的分布式意义系统，源于相同底层认知架构。通过概念模型展示意义的产生等过程，宗教与当代AI系统有类似功能，此模型解释相关机制并阐明AI成意义权威的条件，提供统一框架理解二者。

Compact stars in a large-tension braneworld: mildly negative Weyl coupling consistent with NICER and gravitational-wave data

大张力膜世界中的致密星：与NICER和引力波数据一致的轻度负外尔耦合

Samuel Isidoro dos Santos Júnior, Rafael Camargo Rodrigues de Lima, Pedro Henrique Ribeiro da Silva Moraes

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world model(abstract)

AI总结 该研究利用多信使观测的贝叶斯推断，在唯象膜世界模型中约束致密星参数空间，结合多种观测进行分析，得出大张力膜世界中轻度负外尔耦合与现有数据一致，无需大幅偏离广义相对论的结论。

Comments 15 pages, 2 figures

Kaluza-Klein Gravitons in a Higher Curvature Warped Geometry : A New Perspective

高曲率翘曲几何中的卡鲁扎-克莱因引力子：一个新视角

Abhirup Karmakar, Isika Mandal, Soumitra SenGupta

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world model(abstract)

AI总结 本文在五维f(R)引力翘曲膜世界中，通过欧几里得路径积分求解引力子涨落的薛定谔方程，得到高曲率修正对KK引力子谱和耦合的影响，发现质量上移、截面压低而衰变宽度增强。

Comments 31 pages, 6 figures and 1 table

Beyond Accuracy: Measuring Logical Compliance of Predictive Models

超越准确性：衡量预测模型的逻辑合规性

Guillaume Olivier Delplanque, Pierre Genevès, Nabil Layaïda, Zephirin Faure

机构 * LIG（里格实验室） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：predictive model(title,abstract)；predictive models(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出规则违反分数（RVS），一种独立于预测准确性的评估指标，用于量化预测模型对逻辑规则的遵守程度，并通过实验证明两个准确率相近的模型可能表现出截然不同的逻辑合规性。

Assessing Predictive Models for Fairness Based on Movement Patterns

基于移动模式评估预测模型的公平性

Francesco Lettich, Mario A. Nascimento, Chiara Pugliese, Chiara Renso

机构 * University of Padua（帕多瓦大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：predictive model(title,abstract)；predictive models(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对预测模型的空间公平性，提出将公平性概念从单一地理位置扩展到移动模式，并采用空间扫描统计方法检测基于移动模式的不公平性。

Comments 33 pages, 10 figures, 7 tables

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

Scaling Agentic Capabilities via Grounded Interaction Synthesis

通过基于交互合成扩展智能体能力

Wenhang Shi, Jinhao Dong, Yiren Chen, Zhe Zhao, Shuqing Bian, Wei Lu, Xiaoyong Du

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Peking University（北京大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world model(abstract)

AI总结 提出GAIS框架，通过两阶段接地机制（协议锚定环境和结构引导规划）自动生成多样化的环境和复杂任务，显著提升智能体在BFCL、τ²-Bench和ACEBench上的性能。

Federated Semantic Knowledge Graphs for Laboratory Workflows: A Structured Expert Elicitation Methodology Demonstrated Through Bioanalytical Workflow Twins

面向实验室工作流的联邦语义知识图谱：通过生物分析工作流孪生展示的结构化专家启发方法

Luis F. Schachner, Vinith Thamizhazhagan, Sara Tanenbaum, John C. Tran, Pamela P. F. Chan, Mandy Kwong, Andy Chang, Maureen Beresini, Margaret Porter Scott

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world model(abstract)

AI总结 提出一种可重复的结构化专家启发方法和联邦语义知识图谱架构，用于捕获和查询实验室工作流中的隐性知识，并通过Genentech的部署案例展示了跨子图查询能力，特别是识别自动化掩盖的静默故障。

Comments 48 pages, 4 figures, 3 appendices. Submitted to ISWC 2026 In-Use Track

Exo-Daisy World: Revisiting Gaia Theory through an Informational Architecture Perspective

Exo-Daisy World: 通过信息架构视角重新审视盖亚理论

Damian R Sowinski, Gourab Ghoshal, Adam Frank

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world model(abstract)

AI总结 本研究通过语义信息理论扩展经典Daisy World模型，分析生物圈与行星环境之间的信息流，提出Exo-Daisy World模型并揭示相关性随恒星亮度增强的规律，为天体生物学观测和不可知生物特征识别提供新方法。

Comments 14 pages, 4 figures, 1 appendix

OpenIIR: An Open Simulation Platform for Information Retrieval Research

OpenIIR：信息检索研究的开放模拟平台

Saber Zerhoudi

专题命中 通用世界模型 ：world-model(abstract)；world-model(abstract)

AI总结 OpenIIR通过参数化、可重复的LLM驱动人物模拟，提供多代理研究框架，支持四种研究类型，并通过共享核心和模块化扩展推动信息检索研究。

Unfolding an Atomistic World: Atomistic Simulation of Reactor Pressure Vessel Steel Across Year-and-Meter Scales

揭示原子世界：反应堆压力容器钢的原子模拟跨越年和米尺度

Haozhi Han, Ruge Zhang, Haoquan Chen, Yifeng Chen, Haipeng Jia, Liang Yuan, Yunquan Zhang, Ting Cao, Yunxin Liu, Ya-Qin Zhang, Kun Li

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world model(abstract)

AI总结 本文提出AtomWorld框架，通过算法、HPC和应用三层协同，实现反应堆压力容器钢在年和米尺度的原子模拟，首次达到十夸脱原子系统的模拟规模，时间效率达1.71天/服务年。

Cross-Course Generalizability of SRL-Aligned Predictive Models Using Digital Learning Traces

基于数字学习轨迹的SRL对齐预测模型的跨课程泛化能力

Jakob Schwerter, Loreen Sabel, Judith Bose, Matthew L. Bernacki, Di Xu, Marko Schmellenkamp, Thomas Zeume, Philipp Doebler

机构 * Hector Research Institute of Education Sciences and Psychology, University of Tübingen（教育科学与心理学赫克托研究 institute，图宾根大学） ； TU Dortmund University（多特蒙德技术大学） ； University of North-Carolina, Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） ； Ruhr University Bochum（波鸿鲁尔大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：predictive model(title,abstract)；predictive models(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究通过分析多模态数字轨迹数据，评估SRL对齐模型在不同课程和机构中的预测性能，发现Elastic Net在跨情境泛化中表现更稳健，但模型泛化需谨慎考虑不同情境下的风险率差异。

Universal Network Generation Model via Exponential Probabilistic Growth and Vari-linear Preferential Attachment

通过指数概率增长与变线性优先附着生成通用网络模型

Jinhu Ren, Linyuan Lü

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world model(abstract)

AI总结 本文提出变线性网络生成模型，结合指数概率增长与变线性优先附着，克服传统方法在低度区域和普遍性上的不足，实现更全面的网络描述和更高性能。

Portfolio Optimization under Recursive Utility via Reinforcement Learning

通过强化学习进行递归效用下的投资组合优化

Minkey Chang

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world model(abstract)

AI总结 本文研究递归效用是否能提升投资组合分配的强化学习效果，通过蒙特卡洛方法近似递归效用中的确定等价，改进了PPO和A2C算法，实验显示在夏普比率、最大回撤和累计收益上优于传统方法。

ConflictBench: Evaluating Human-AI Conflict via Interactive and Visually Grounded Environments

ConflictBench: 通过交互式和视觉 grounded 环境评估人类-人工智能冲突

Weixiang Zhao, Haozhen Li, Yanyan Zhao, xuda zhi, Yongbo Huang, Hao He, Bing Qin, Ting Liu

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； SERES 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world model(abstract)

AI总结 ConflictBench通过交互式和视觉 grounded 环境评估人类-人工智能冲突，揭示智能体在不同风险情境下的行为差异及对齐失败问题。

Comments 29 pages, 20 figures, 9 tables

MPC of Uncertain Nonlinear Systems with Meta-Learning for Fast Adaptation of Neural Predictive Models

具有元学习的不确定非线性系统MPC以实现神经预测模型的快速适应

Jiaqi Yan, Ankush Chakrabarty, Alisa Rupenyan, John Lygeros

机构 * Automatic Control Laboratory, ETH Zurich（瑞士苏黎世联邦理工学院自动控制实验室） ； Mitsubishi Electric Research Laboratories（三菱电机研究实验室） ； ZHAW Centre for Artificial Intelligence, Zurich University of Applied Sciences（瑞士应用科学大学人工智能中心） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：predictive model(title,abstract)；predictive models(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出一种基于元学习的MPC方法，通过聚合神经状态空间模型快速适应非线性系统，提升控制性能。

Evolving Interactive Diagnostic Agents in a Virtual Clinical Environment

在虚拟临床环境中进化交互诊断代理

Pengcheng Qiu, Chaoyi Wu, Junwei Liu, Qiaoyu Zheng, Yusheng Liao, Haowen Wang, Yun Yue, Qianrui Fan, Shuai Zhen, Jian Wang, Jinjie Gu, Yanfeng Wang, Ya Zhang, Weidi Xie

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world model(abstract)

AI总结 本研究提出DiagAgent，通过强化学习在虚拟临床环境中训练，实现多轮交互式诊断，显著提升诊断准确性和检查推荐效果。

Toward Scalable Early Cancer Detection: Evaluating EHR-Based Predictive Models Against Traditional Screening Criteria

迈向可扩展的早期癌症检测：评估基于电子健康记录的预测模型与传统筛查标准的对比

Jiheum Park, Chao Pang, Tristan Y. Lee, Jeong Yun Yang, Jacob Berkowitz, Alexander Z. Wei, Nicholas Tatonetti

专题命中 通用世界模型 ：predictive model(title,abstract)；predictive models(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文评估了基于EHR的预测模型在早期癌症检测中的有效性，发现其在识别高危个体方面优于传统风险因素。

DeepSeek-R1 Thoughtology: Let's think about LLM Reasoning

DeepSeek-R1 思维学：让我们思考LLM推理

Sara Vera Marjanović, Arkil Patel, Vaibhav Adlakha, Milad Aghajohari, Parishad BehnamGhader, Mehar Bhatia, Aditi Khandelwal, Austin Kraft, Benno Krojer, Xing Han Lù, Nicholas Meade, Dongchan Shin, Amirhossein Kazemnejad, Gaurav Kamath, Marius Mosbach, Karolina Stańczak, Siva Reddy

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world model(abstract)

AI总结 DeepSeek-R1通过多步骤推理链实现复杂问题解决，研究揭示其推理性能的'甜点'及潜在安全漏洞。

Comments 135 pages, Published to TMLR

Does It Tie Out? Towards Autonomous Legal Agents in Venture Capital

是否会平局？迈向风险投资领域的自主法律代理

Pierre Colombo, Malik Boudiaf, Allyn Sweet, Michael Desa, Hongxi Wang, Kevin Candra, Syméon del Marmol

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world model(abstract)

AI总结 本文提出了一种世界模型架构，旨在实现风险投资领域资本表核对的自动化，为法律智能提供基础。

Dagstuhl Perspectives Workshop 24352 -- Conversational Agents: A Framework for Evaluation (CAFE): Manifesto

达斯堡视角研讨会 24352 -- 对话代理：评估框架（CAFE）：宣言

Christine Bauer, Li Chen, Nicola Ferro, Norbert Fuhr, Avishek Anand, Timo Breuer, Guglielmo Faggioli, Ophir Frieder, Hideo Joho, Jussi Karlgren, Johannes Kiesel, Bart P. Knijnenburg, Aldo Lipani, Lien Michiels, Andrea Papenmeier, Maria Soledad Pera, Mark Sanderson, Scott Sanner, Benno Stein, Johanne R. Trippas, Karin Verspoor, Martijn C Willemsen

机构 * University of Salzburg（萨尔茨堡大学） ； Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； University of Padua（帕多瓦大学） ； Universität Duisburg-Essen（杜伊斯堡- Essen 大学） ； TU Delft（代尔夫特理工大学） ； TH Köln（科隆应用技术大学） ； Georgetown University（乔治城大学） ； University of Tsukuba（筑波大学） ； Silo AI ； Bauhaus-Universität Weimar（魏玛包豪斯大学） ； Clemson University（克莱姆斯大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； imec-SMIT ； University of Antwerp（安特卫普大学） ； University of Twente（埃因霍温理工大学） ； RMIT University（皇家理工学院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； TU Eindhoven & JADS（埃因霍温理工大学及JADS） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world model(abstract)

AI总结 本文提出对话代理评估框架（CAFE），用于评估对话信息访问系统，涵盖六个核心组成部分。

Comments 10 figures; Dagstuhl Manifestos, 11(1), pp 19-67. DOI: 10.4230/DagMan.11.1.19

Journal ref Dagstuhl Manifestos, Volume 11, Issue 1, pp. 19-67, Schloss Dagstuhl - Leibniz-Zentrum fuer Informatik (2025)

Investigating methods to solve large windfarm optimization problems with a minimum number of qubits using circuit-based quantum computers

研究利用电路型量子计算机解决大型风电场优化问题的最小量子比特方法

James Hancock, Matthew Craven, Craig McNeile

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world model(abstract)

AI总结 本文提出两种编码方法，利用少量量子比特在量子计算机上解决大型风电场布局优化问题，并展示其良好的扩展性能。

Correlation functions in expanding universes

膨胀宇宙中的关联函数

Chanyong Park, Hanse Kim, Kyungchan Cho

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world model(abstract)

AI总结 本文基于膜世界模型研究膨胀宇宙中微观和宏观关联函数的时间演化，揭示了互信息与两点函数随距离和时间的变化特性。

Comments 19 pages, 4 figures

Law-Strength Frontiers and a No-Free-Lunch Result for Law-Seeking Reinforcement Learning on Volatility Law Manifolds

法律强度前沿与在波动率法律流形上寻求法律的强化学习的无免费午餐结果

Jian'an Zhang

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world model(abstract)

AI总结 本文研究了在波动率法律流形上强化学习的法律强度权衡及无免费午餐问题，通过实验揭示法律寻求RL在波动率建模中的局限性。

Comments 61 pages, 14 figures

Gravitational collapse and singularity avoidance of a homogeneous dust fluid on a brane with timelike extra dimension

Rikpratik Sengupta, Chiranjeeb Singha

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world model(abstract)

Comments 14 pages, 5 figures, Comments are most welcome

Causal Post-Processing of Predictive Models

Carlos Fernández-Loría, Yanfang Hou, Foster Provost, Jennifer Hill

专题命中 通用世界模型 ：predictive model(title,abstract)；predictive models(title,abstract)；分类 cs.LG

Agency cannot be a purely quantum phenomenon

Emily C. Adlam, Kelvin J. McQueen, Mordecai Waegell

专题命中 通用世界模型 ：world-model(abstract)；world-model(abstract)

Comments 26 pages, 2 figures

A Generalized Second-Order Positivity-Preserving Numerical Method for Non-Autonomous Dynamical Systems with Applications

Manh Tuan Hoang, Matthias Ehrhardt

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world model(abstract)

Comments 6 Tables, 3 Figures

Design and Optimization of Reinforcement Learning-Based Agents in Text-Based Games

Haonan Wang, Mingjia Zhao, Junfeng Sun, Wei Liu

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world model(abstract)

Comments 6 papges

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Braneworlds in Einstein-Scalar-Gauss-Bonnet gravity

José Euclides G. Silva, Leandro A. Lessa, Roberto V. Maluf

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world model(abstract)