世界模型

Dust Environment Modelling of Comet 67P/Churyumov-Gerasimenko

Jessica Agarwal, Michael Mueller, Eberhard Gruen

专题命中 通用世界模型 ：environment model(title)

Comments 34 pages, 12 figures, 5 tables. Revised edition of Agarwal et al. (2007), SSR 128, 79-131

Journal ref Published in "Rosetta. ESA's Mission to the Origin of the Solar System", Eds. R. Schulz, C. Alexander, H. Boehnhardt, and K. H. Glassmeier, Springer, 2009, pp. 99-131

The internal-environment model of the Stern-Gerlach experiment

M. Dugic, M. Arsenijevic, J. Jeknic-Dugic

专题命中 通用世界模型 ：environment model(title)

Comments 23 pages, one .eps figure

Transpiler Autotuning with Predictive Models for Quantum Circuit Optimization

基于预测模型的编译器自动调优用于量子电路优化

Piotr Malkowski, Domenik Eichhorn, Joshua Ammermann, Rinor Kelmendi, Nick Poser, Patrick Hopf, Ina Schaefer

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

AI总结 该研究针对量子电路编译优化的固定默认配置不足问题，结合监督机器学习与自动调优，构建Qiskit编译器的预测模型，可自动选通道减少两量子比特门，效果优于Qiskit默认优化。

Comments 30 pages, 9 figures, preprint

ML-based Predictive Models for Power Consumption in Virtualised O-RANs

基于机器学习的虚拟无线接入网功耗预测模型

Rishu Raj, Genevieve Akude, Urooj Tariq, Daniel Kilper

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

AI总结 研究虚拟无线接入网功耗预测问题，采用基于特征提取和回归器的机器学习方法，测试深度神经网络三种变体，结果显示结合DNN与XGBoost的混合模型性能最佳，平均相对误差低于0.5%，可用于未来网络节能编排。

MARFT: Multi-Agent Reinforcement Fine-Tuning

MARFT: 多智能体强化微调

Junwei Liao, Muning Wen, Jun Wang, Weinan Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：environment model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.RO

AI总结 针对基于大语言模型的多智能体系统，提出多智能体强化微调（MARFT）框架，通过引入Flex-MG马尔可夫博弈公式和通用算法，解决异步交互、异构架构等挑战，提升系统鲁棒性和适应性。

Comments 37 pages

Learning from Change: Predictive Models for Incident Prevention in a Regulated IT Environment

从变更中学习：受监管IT环境中的事故预防预测模型

Eileen Kapel, Jan Lennartz, Luis Cruz, Diomidis Spinellis, Arie van Deursen

机构 * ING Bank（ING银行） ； Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种预测事故风险评分方法，通过机器学习模型在IT变更部署阶段预测潜在事故风险，利用SHAP值提高决策透明度，证明数据驱动模型在合规性与风险预防上的优势。

Comments 12 pages, 6 figures, 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering: Software Engineering in Practice (ICSE-SEIP)

BulletGen: Improving 4D Reconstruction with Bullet-Time Generation

BulletGen: 通过子弹时间生成提升4D重建

Denis Rozumny, Jonathon Luiten, Numair Khan, Johannes Schönberger, Peter Kontschieder

机构 * Meta Reality Labs（Meta 现实实验室） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(comments)；world models(comments)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.CV；world model(comments)

AI总结 BulletGen利用生成模型在Gaussian动态场景表示中校正错误并补全缺失信息，通过对扩散视频生成模型输出与4D重建在单个冻结子弹时间步骤的对齐，实现新颖视角合成和2D/3D跟踪任务的最先进结果。

Comments Accepted at CVPR 2026 Workshop "4D World Models: Bridging Generation and Reconstruction"

A Practical Guide Towards Interpreting Time-Series Deep Clinical Predictive Models: A Reproducibility Study

一种解释时间序列深度临床预测模型的实用指南：可重复性研究

Yongda Fan, John Wu, Andrea Fitzpatrick, Naveen Baskaran, Jimeng Sun, Adam Cross

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； PyHealth ； University of Illinois College of Medicine（伊利诺伊大学医学院） 纠错

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

AI总结 本文通过评估不同临床预测任务和模型架构的可解释性方法，发现注意力机制能有效提升解释性，而黑盒解释器在时间序列任务中不可行，同时指出部分方法不可靠，提出改进临床预测流水线的指导原则。

Comments Under Review

Tree-Based Predictive Models for Noisy Input Data

基于树模型的噪声输入数据预测方法

Kevin McCoy, Zachary Wooten, Christine B. Peterson

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

AI总结 本文提出meBART模型，通过直接整合测量误差来提升预测精度和不确定性量化能力，适用于生物医学领域中存在测量误差的预测问题。

Comments 17 pages, 9 figures

ZeroDVFS: Zero-Shot LLM-Guided Core and Frequency Allocation for Embedded Platforms

ZeroDVFS: 面向嵌入式平台的零样本LLM引导的核心与频率分配

Mohammad Pivezhandi, Mahdi Banisharif, Abusayeed Saifullah, Ali Jannesari

机构 * Wayne State University（韦恩州立大学） ； Iowa State University（爱荷华州立大学） ； The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：environment model(abstract)；model-based reinforcement learning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 ZeroDVFS通过基于模型的强化学习和LLM引导的语义特征提取，实现嵌入式平台的零样本核心与频率分配，显著提升能效和任务完成效率。

Comments 56 pages, 14 figures, 18 tables (including appendix)

HueManity: Probing Fine-Grained Visual Perception in MLLMs

HueManity: 探索 MLLMs 中的细粒度视觉感知

Rynaa Grover, Jayant Sravan Tamarapalli, Sahiti Yerramilli, Nilay Pande

机构 * Google（谷歌） ； Waymo 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(journal_ref)；world models(journal_ref)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.CV；world model(journal_ref)

AI总结 HueManity 通过细粒度视觉感知基准测试揭示 MLLMs 在捕捉细粒度视觉细节方面的显著缺陷。

Journal ref ICML 2025 Workshop on Assessing World Models

LatentTrack: Sequential Weight Generation via Latent Filtering

LatentTrack: 通过潜在过滤实现序列权重生成

Omer Haq

机构 * Independent Researcher, Baltimore, MD, USA（独立研究者） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：latent dynamics(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.RO；predictive model(abstract)

AI总结 LatentTrack通过潜在过滤实现序列权重生成，利用轻量级超网络在低维潜在空间中进行因果贝叶斯过滤，有效应对非平稳动态下的分布偏移问题。

In-Sample and Out-of-Sample Sharpe Ratios for Linear Predictive Models

样本内与样本外的线性预测模型夏普比率

Antoine Jacquier, Johannes Muhle-Karbe, Joseph Mulligan

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

AI总结 本文研究了线性预测模型在样本外表现受过拟合影响的程度，通过计算夏普比率的闭式近似，发现复杂策略的样本外复制比率随训练数据量增加而提升。

Comments 36 pages, 13 figures

Avi: Action from Volumetric Inference

Harris Song, Long Le

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(comments)；world models(comments)；embodied world model(comments)；分类 cs.RO

Comments NeurIPS 2025 Workshop on Embodied World Models for Decision Making. URL: https://avi-3drobot.github.io/

Chronic Stress, Immune Suppression, and Cancer Occurrence: Unveiling the Connection using Survey Data and Predictive Models

Teddy Lazebnik, Vered Aharonson

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

Enhancing Long Video Generation Consistency without Tuning

Xingyao Li, Fengzhuo Zhang, Jiachun Pan, Yunlong Hou, Vincent Y. F. Tan, Zhuoran Yang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(comments)；world models(comments)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.CV；world model(comments)

Comments ICML 2025 Workshop on Building Physically Plausible World Models (Best Paper), 32 pages, 17 figures

Learning task-specific predictive models for scientific computing

Jianyuan Yin, Qianxiao Li

机构 * Department of Mathematics, National University of Singapore（新加坡国立大学数学系） ； Department of Mathematics & Institute for Functional Intelligent Materials, National University of Singapore（新加坡国立大学数学系与功能性智能材料研究所） 纠错

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

A new membership inference attack that spots memorization in generative and predictive models: Loss-Based with Reference Model algorithm (LBRM)

Faiz Taleb, Ivan Gazeau, Maryline Laurent

机构 * EDF ； Samovar ； Institut Polytechnique de Paris（巴黎高等理工学院） 纠错

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

Are Metrics Enough? Guidelines for Communicating and Visualizing Predictive Models to Subject Matter Experts

Ashley Suh, Gabriel Appleby, Erik W. Anderson, Luca Finelli, Remco Chang, Dylan Cashman

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

Comments IEEE TVCG 2023

Long-term predictive models for mosquito borne diseases: a narrative review

Marcio Maciel Bastos, Luiz Max Carvalho, Eduardo Correa Araujo, Flávio Codeço Coelho

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

Model Validation Practice in Banking: A Structured Approach for Predictive Models

Agus Sudjianto, Aijun Zhang

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

PhotoReg: Photometrically Registering 3D Gaussian Splatting Models

Ziwen Yuan, Tianyi Zhang, Matthew Johnson-Roberson, Weiming Zhi

专题命中 通用世界模型 ：environment model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.CV

Evaluating Predictive Models in Cybersecurity: A Comparative Analysis of Machine and Deep Learning Techniques for Threat Detection

Momen Hesham, Mohamed Essam, Mohamed Bahaa, Ahmed Mohamed, Mohamed Gomaa, Mena Hany, Wael Elsersy

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

Towards robust radiomics and radiogenomics predictive models for brain tumor characterization

Maria Nadeem, Asma Shaheen, Muhammad F. A. Chaudhary, Hassan Mohy-ud-Din

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

Comments 32 pages, 5 figures, 9 tables

Model-based deep reinforcement learning for accelerated learning from flow simulations

Andre Weiner, Janis Geise

专题命中 通用世界模型 ：environment model(abstract)；model-based reinforcement learning(abstract)；分类 cs.LG

Enhancing Protein Predictive Models via Proteins Data Augmentation: A Benchmark and New Directions

Rui Sun, Lirong Wu, Haitao Lin, Yufei Huang, Stan Z. Li

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

Interpretable Predictive Models to Understand Risk Factors for Maternal and Fetal Outcomes

Tomas M. Bosschieter, Zifei Xu, Hui Lan, Benjamin J. Lengerich, Harsha Nori, Ian Painter, Vivienne Souter, Rich Caruana

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

Comments 25 pages (including appendix and references), 12 figures, 2 tables. J Healthc Inform Res (2023)

Kernel Cox partially linear regression: building predictive models for cancer patients' survival

Yaohua Rong, Sihai Dave Zhao, Xia Zheng, Yi Li

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

ReLAX: Reinforcement Learning Agent eXplainer for Arbitrary Predictive Models

Ziheng Chen, Fabrizio Silvestri, Jia Wang, He Zhu, Hongshik Ahn, Gabriele Tolomei

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

Clustering of variables for enhanced interpretability of predictive models

Evelyne Vigneau

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

Comments 24 pages, 7 figures