世界模型

Sensorimotor World Models: Perception for Action via Inverse Dynamics

传感器运动世界模型：通过逆动力学实现面向行动感知

Petr Ivashkov, Randall Balestriero, Bernhard Schölkopf

机构 * Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； Department of Computer Science, Brown University（布朗大学计算机科学系） ； ELLIS Institute（ELLIS研究所） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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 提出传感器运动世界模型（SMWM），通过逆动力学正则化端到端训练潜空间世界模型，防止表示崩溃并学习与行动对齐的紧凑表示，在2D和3D控制任务中实现竞争性规划性能。

Mem-World: Memory-Augmented Action-Conditioned World Models for Persistent Robot Manipulation

Mem-World：用于持久机器人操作的内存增强动作条件世界模型

Zirui Zheng, Jiaqian Yu, Xiongfeng Peng, jun shi, Mingyi Li, Chao Zhang, Weiming Li, Dong Wang, Huchuan Lu, Xu Jia

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Samsung R&D Institute China-Beijing (SRCB)（三星中国北京研究院） 纠错

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Mem-World，通过4D腕部视角曲面元索引内存W-VMem，解决操作中因遮挡和运动导致的场景遗忘问题，实现持久世界建模，提升策略评估与改进效果。

Phys-JEPA: Physics-Informed Latent World Models for Multivariate Time-Series Forecasting

Phys-JEPA：面向多变量时间序列预测的物理信息潜在世界模型

Weizhi Nie, Weichao Liu, Honglin Guo, Yuting Su

机构 * Tianjin University（天津大学） 纠错

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Phys-JEPA架构，将物理一致性约束引入潜在状态和状态转移，分解预测状态为物理和残差分量，在气候、交通、电力数据集上提升预测精度。

Comments Submitted to arXiv as a preliminary manuscript. 10 figures

DLWM: Diverse Latent World Models for Efficient Multimodal Reasoning

DLWM: 多样化潜在世界模型用于高效多模态推理

David Huang, Lianlei Shan

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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DLWM框架，结合潜在空间推理与强化学习，通过多样化潜在假设和资源感知策略提升多模态推理效率，准确率提升2-5%，内存减少24%。

Comments Preprint. 9 pages main text, 15 pages total including appendix, 2 figures

Echo-Memory: A Controlled Study of Memory in Action World Models

Echo-Memory：动作世界模型中记忆的受控研究

Wayne King, Zeyue Xue, Yuxuan Bian, Jie Huang, Haoran Li, Yaowei Li, Yaofeng Su, Yuming Li, Haoyu Wang, Shiyi Zhang, Songchun Zhang, Yuwei Niu, Sihan Xu, Junhao Zhuang, Haoyang Huang, Nan Duan

机构 * Joy Future Academy（京东探索研究院） 纠错

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Echo-Memory框架，通过控制变量法研究动作条件世界模型中的记忆机制，发现原始上下文容量和块状状态空间递归对开放域返回任务至关重要。

Comments 9 figures and 28 pages, Code at \href{https://github.com/Echo-Team-Joy-Future-Academy-JD/Echo-Memory}{this URL}

Targeting World Models to Compromise Robot Learning Pipelines

针对世界模型以破坏机器人学习流程

Ethan Rathbun, Ahmed Agha, Saaduddin Mahmud, Christopher Amato, Alina Oprea, Eugene Bagdasarian

机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） 纠错

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 本文提出针对世界模型的新型数据投毒攻击方法，通过注入恶意提示或转换动态，在看似安全的数据中生成危险训练轨迹，导致下游策略不安全。

Comments 8 Pages, CoRL Preprint

FF-JEPA: Long-Horizon Planning in World Models with Latent Planners

FF-JEPA：基于潜在规划器的世界模型中的长时域规划

Sergi Masip, Jonathan Swinnen, Yutong Hu, Renaud Detry, Tinne Tuytelaars

机构 * KU Leuven（鲁汶大学） 纠错

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FF-JEPA层次化方法，通过引入无动作潜在规划器预测子目标，将复杂轨迹分解为短期优化问题，解决长时域规划中计算昂贵和需要目标图像的问题。

Unifying Object-Centric World Models and Diffusion Policy: A Hierarchical Framework for Multi-Stage Robotic Tasks

统一对象中心世界模型与扩散策略：多阶段机器人任务的分层框架

Raktim Gautam Goswami, Prashanth Krishnamurthy, Yann LeCun, Farshad Khorrami

机构 * Tandon School of Engineering, New York University（纽约大学坦登工程学院） ； Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University（纽约大学库朗数学科学研究所） ； AMI Labs（AMI实验室） 纠错

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WorldDP分层框架，结合高层世界模型进行运行时子目标优化和低层扩散策略执行，利用对象中心表示解耦环境实体，实现多阶段机器人操作任务的有效规划与执行。

PRISM: PRior-guided Imagination Sampling in world Models

PRISM：世界模型中基于先验引导的想象采样

Yuhai Wang, Jiawei Xia, Rongxuan Zhou, Xiao Hu, Yongliang Shi, Jing Du, Yang Ye

机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Qiyuan Lab（启元实验室） ； University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 提出PRISM框架，通过从世界模型编码器提取状态条件高斯先验，并利用精度加权高斯乘积更新规划器的采样分布，在不增加架构复杂度的情况下显著提升基于模型的连续控制性能。

Neural Fields as World Models

神经场作为世界模型

Joshua Nunley

机构 * Luddy School of Informatics, Computing, and Engineering, Indiana University, Bloomington（信息学、计算与工程学院，印第安纳大学，布卢明顿） ； Cognitive Science Program, Indiana University, Bloomington（认知科学项目，印第安纳大学，布卢明顿） 纠错

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 提出同构世界模型，利用运动门控神经场在空间图中进行物理预测，实现离线任务学习和身体相关表征。

Comments 6 pages, 6 figures. Annual Meeting of the Cognitive Science Society (CogSci 2026)

Coupled Local and Global World Models for Efficient First Order RL

耦合局部与全局世界模型的高效一阶强化学习

Joseph Amigo, Rooholla Khorrambakht, Nicolas Mansard, Ludovic Righetti

机构 * Machines in Motion Laboratory, New York University, USA（纽约大学运动机器实验室） ； LAAS-CNRS, Université de Toulouse, CNRS, Toulouse, France（图卢兹大学LAAS-CNRS中心） ； Artificial and Natural Intelligence Toulouse Institute, Toulouse, France（图卢兹人工智能与自然智能研究所） 纠错

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 提出一种通过解耦一阶梯度方法在数据驱动的世界模型内训练策略的方法，结合局部和全局世界模型实现高效梯度计算，在Push-T任务和四足机器人操作任务中显著优于PPO。

Comments Project website: https://coupled-global-local-wm-rl.pages.dev/

Hybrid Neural World Models

混合神经世界模型

Pranav Lakshmanan, Paras Chopra

机构 * Lossfunk 纠错

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 提出混合神经世界模型，通过单网络连续视界条件训练直接预测未来状态，并利用误差图隐式捕捉不连续性，实现高效且可靠的物理动力学模拟。

Comments Preprint. Under review

Beyond Euclidean Proximity: Repairing Latent World Models with Horizon-Matched Trajectory Reachability Metrics

超越欧几里得距离：通过地平线匹配轨迹可达性度量修复潜在世界模型

Liangyu Li, Shengzhi Wang, Qingwen Liu

机构 * Tongji University（同济大学） 纠错

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 本文提出轨迹可达性度量（TRM）作为固定潜在世界模型的后处理终端排名方法，通过训练小的成对头部来改进终端排名，从而提高连续操控任务的性能。

Comments 26 pages, 7 figures

Composition of Memory Experts for Diffusion World Models

记忆专家的组合用于扩散世界模型

Sebastian Stapf, Pablo Acuaviva Huertos, Aram Davtyan, Paolo Favaro

机构 * Computer Vision Group（计算机视觉组） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； University of Bern（伯恩大学） 纠错

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 本文提出了一种基于扩散的世界模型框架，通过组合专门化的记忆专家来解决记忆与效率之间的权衡问题，提升了时间一致性、过去观察的回忆和导航性能。

Journal ref Proceedings of the Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR), 2026

Imperfect World Models are Exploitable

不完美的世界模型是可利用的

Logan Mondal Bhamidipaty, Esmeralda S. Whitammer, David Abel, Mykel J. Kochenderfer, Subramanian Ramamoorthy

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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 本文提出了一种新的强化学习中模型利用的定义，指出世界模型如果暗示某种策略应严格优于另一种策略，而真实环境转移模型却暗示相反，那么该模型就是可利用的。研究通过发展奖励黑客和模型利用的一般理论，证明在大规模策略集上利用本质上是不可避免的，并揭示了安全规划在世界模型中的局限性。

Comments 17 pages, 3 figures, 2 tables; modified (fixed metadata)

GeoWorld: Geometric World Models

GeoWorld：几何世界模型

Zeyu Zhang, Danning Li, Ian Reid, Richard Hartley

机构 * ANU（澳大利亚国立大学） ； MBZUAI（穆斯林人工智能研究所） 纠错

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 GeoWorld通过超几何JEPA和几何强化学习解决传统能量预测模型在几何结构和长周期预测中的不足，实验显示在3-4步规划中性能提升3%-2%。

Comments Accepted to CVPR 2026

OrbiSim: World Models as Differentiable Physics Engines for Embodied Intelligence

OrbiSim：作为具身智能的可微物理引擎的世界模型

Jiajian Li, Jingyuan Huang, Junru Gong, Qi Wang, Xiaokang Yang, Yunbo Wang

机构 * MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, School of Computer Science（人工智能摩尔电子实验室、人工智能学院、计算机科学学院） 纠错

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 OrbiSim提出了一种新的机器人仿真范式，将世界模型重新定义为完全可微的物理引擎，通过统一的物理基础路径连接结构化场景资产、神经动力学和下游强化学习，提升预测精度和控制性能。

Comments Project page: https://jjleejj85.github.io/projects/orbisim

Deterministic Event-Graph Substrates as World Models for Counterfactual Reasoning

确定性事件-图子结构作为世界模型用于反事实推理

Fabio Rovai

机构 * Tesseract Academy（Tesseract学院） 纠错

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 本文提出事件图子结构作为世界模型，通过结构化干预词汇fork日志来回答反事实查询，证明了解释性与反事实性查询的对偶性，并在CLEVRER验证规模上评估了基于领域无关子结构运行时的C++解释器。

Comments 10 pages, 3 figures, 2 tables

PanoWorld: Geometry-Consistent Panoramic Video World Modeling

PanoWorld：几何一致的全景视频世界建模

Le Jiang, Xiangyu Bai, Bishoy Galoaa, Shayda Moezzi, Caleb James Lee, Tooba Imtiaz, Edmund Yeh, Jennifer Dy, Yanzhi Wang, Sarah Ostadabbas

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 PanoWorld通过几何和动态一致性建模生成一致的360度视频，提升了空间理解能力，适用于具身AI应用。

PriorZero: Bridging Language Priors and World Models for Decision Making

PriorZero：连接语言先验与世界模型以实现决策制定

Junyu Xiong, Yuan Pu, Jia Tang, Yazhe Niu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； The Chinese University of Hong Kong MMLab（香港中文大学MMLab） 纠错

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

AI总结 PriorZero通过解耦的rollout训练设计，将LLM生成的语义先验整合到基于世界模型的规划中，提升探索效率和长期性能，适用于文本冒险游戏和指令遵循任务。

Comments 30 pages, 12 figures

Do Enterprise Systems Need Learned World Models? The Importance of Context to Infer Dynamics

企业系统需要学习的世界模型吗？上下文对推断动态的重要性

Jishnu Sethumadhavan Nair, Patrice Bechard, Rishabh Maheshwary, Surajit Dasgupta, Sravan Ramachandran, Aakash Bhagat, Shruthan Radhakrishna, Pulkit Pattnaik, Johan Obando-Ceron, Shiva Krishna Reddy Malay, Sagar Davasam, Seganrasan Subramanian, Vipul Mittal, Sridhar Krishna Nemala, Christopher Pal, Srinivas Sunkara, Sai Rajeswar

机构 * ServiceNow ； Mila 纠错

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 本文探讨了在可配置的企业环境中，代理是否仍需学习动态规则，通过实验表明运行时发现动态比离线训练更鲁棒。

Sub-JEPA: Subspace Gaussian Regularization for Stable End-to-End World Models

Sub-JEPA：子空间高斯正则化用于稳定的端到端世界模型

Kai Zhao, Dongliang Nie, Yuchen Lin, Zhehan Luo, Yixiao Gu, Deng-Ping Fan, Dan Zeng

机构 * Shanghai University（上海大学） ； The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Nankai University（南开大学） 纠错

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 Sub-JEPA通过在多个随机子空间中应用高斯约束，缓解了JEPA训练中的偏差-方差权衡问题，提升了训练稳定性与表示灵活性，实验显示其在连续控制环境中优于LeWM。

Comments https://github.com/intcomp/Sub-JEPA

Probing the Impact of Scale on Data-Efficient, Generalist Transformer World Models for Atari

探测数据高效、通用型Transformer世界模型在Atari上的尺度影响

Jooyeon Kim

机构 * Graduate School of Artificial Intelligence（人工智能研究生院） 纠错

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 本文通过最小化Transformer世界模型分析Atari 100k基准的缩放行为，发现环境存在不同的缩放区域，联合训练可稳定缩放动态并提升下游控制性能。

Sword: Style-Robust World Models as Simulators via Dynamic Latent Bootstrapping for VLA Policy Post-Training

Sword: 通过动态潜在自举实现风格鲁棒的世界模型作为模拟器用于VLA策略后训练

Jiaxuan Gao, Yongjian Guo, Zhong Guan, Wen Huang, Wanlun Ma, Xi Xiao, Junwu Xiong, Sheng Wen

机构 * Tianjin University（天津大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Swinburne University of Technology（西敏大学） ； JDT AI Infra（JDT AI基础设施） 纠错

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 本文提出Sword框架，通过结构引导的风格增强和动态潜在自举提升VLA模型在特定环境中的泛化能力、生成质量和鲁棒性。

AGWM: Affordance-Grounded World Models for Environments with Compositional Prerequisites

AGWM：基于 affordance 的世界模型用于具有组合前提条件的环境

Qinshi Zhang, Weipeng Deng, Zhihan Jiang, Jiaming Qu, Qianren Li, Weitao Xu, Ray LC

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Amazon（亚马逊） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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 本文提出 AGWM 模型，通过学习抽象 affordance 结构来跟踪动作的动态可执行性，以解决传统世界模型在多步预测中的误差累积问题。

Comments 16 pages, 3 figures, 4 tables. Appendix on pages 11-16 (main text is self-contained)

LoopNav: Benchmarking Spatial Consistency in World Models

LoopNav：世界模型中空间一致性评估的基准测试

Kewei Lian, Shaofei Cai, Yitao Liang, Anji Liu

机构 * NUS（国立新加坡大学） ； Peking Univeristy（北京大学） 纠错

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 LoopNav提出一个基于循环导航的基准测试，用于评估世界模型的空间一致性，通过Minecraft开放世界环境收集250小时视频数据，并引入场景图一致性评分以量化空间一致性。

Comments V3: SGCS

Toward Consistent World Models with Multi-Token Prediction and Latent Semantic Enhancement

迈向一致的世界模型：多令牌预测与潜在语义增强

Qimin Zhong, Hao Liao, Haiming Qin, Mingyang Zhou, Rui Mao, Wei Chen, Naipeng Chao

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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 本文通过多令牌预测和潜在语义增强方法，解决大语言模型内部世界模型一致性问题，提升表示对齐性和鲁棒性。

Comments Accepted by ACL 2026 Main Conference. 21 pages, 3 figures, 7 tables

One Life to Learn: Inferring Symbolic World Models for Stochastic Environments from Unguided Exploration

一次生命学习：从无指导探索中推断随机环境的符号世界模型

Zaid Khan, Archiki Prasad, Elias Stengel-Eskin, Jaemin Cho, Mohit Bansal

机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究所） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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 本文提出OneLife框架，通过条件激活的程序法则在概率编程框架中推断随机环境的动态，实现从无指导探索中学习复杂环境的动力学，优于基线方法。

Comments Accepted to ICLR 2026. Project page: https://onelife-worldmodel.github.io/; 44 pages

PlayWorld: Learning Robot World Models from Autonomous Play

PlayWorld: 从自主玩耍中学习机器人世界模型

Tenny Yin, Zhiting Mei, Zhonghe Zheng, Miyu Yamane, David Wang, Jade Sceats, Samuel M. Bateman, Lihan Zha, Apurva Badithela, Ola Shorinwa, Anirudha Majumdar

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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 PlayWorld通过自主玩耍数据训练高保真视频世界模拟器，解决了传统方法在物理交互预测上的不足，提升了机器人操控任务的预测精度和政策性能。

Comments Website: https://robot-playworld.github.io/

Object-Centric World Models for Causality-Aware Reinforcement Learning

基于因果意识的强化学习对象中心世界模型

Yosuke Nishimoto, Takashi Matsubara

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 本文提出STICA框架，通过对象中心Transformer构建世界模型，并结合因果意识策略和价值网络，提升样本效率和最终性能。

Comments Accepted by AAAI-26. Codes are available at https://github.com/nishimoto0430/STICA