世界模型

Learning a world model and planning with a self-organizing, dynamic neural system

Marc Toussaint

专题命中 仿真与规划 ：world model(title)；world model(title)

Comments 9 pages, see http://www.marc-toussaint.net/

RIG: Synergizing Reasoning and Imagination in End-to-End Generalist Policy

Zhonghan Zhao, Wenwei Zhang, Haian Huang, Kuikun Liu, Jianfei Gao, Gaoang Wang, Kai Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

Planning Goals for Exploration

Edward S. Hu, Richard Chang, Oleh Rybkin, Dinesh Jayaraman

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

Comments Camera Ready version for ICLR2023 Spotlight

Latent Imagination Facilitates Zero-Shot Transfer in Autonomous Racing

Axel Brunnbauer, Luigi Berducci, Andreas Brandstätter, Mathias Lechner, Ramin Hasani, Daniela Rus, Radu Grosu

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

Comments This paper is accepted for presentation at the International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2022

Dream to Control: Learning Behaviors by Latent Imagination

Danijar Hafner, Timothy Lillicrap, Jimmy Ba, Mohammad Norouzi

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

Comments 9 pages, 12 figures

Latent Goal Prediction from Language for Model-Based Planning

基于语言隐式目标预测的模型规划

Samuel Barbeau, Simon Roy, Giovanni Beltrame, Christian Desrosiers, Nicolas Thome

机构 * École de Technologie Supérieure, Montréal（蒙特利尔高等技术学院） ； International Laboratory on Learning Systems (ILLS)（国际学习系统实验室） ； Polytechnique Montréal（蒙特利尔综合理工学院） ； MILA ； Institut Universitaire de France (IUF)（法国大学研究院） ； Université Sorbonne, CNRS, ISIR（索邦大学，法国国家科学研究中心，智能系统与机器人研究所） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 提出LAGO框架，通过在同一隐空间预测语言指令的中间子目标序列和动作条件轨迹，结合软最小轨迹代价规划，实现长程鲁棒规划。

Comments 9 pages. Preprint under review

Steins;Gate Drive: Semantic Safety Arbitration over Structured Futures for Latency-Decoupled LLM Planning

Steins;Gate Drive: 基于结构化未来语义安全仲裁的延迟解耦LLM规划

Anjie Qiu, Hans D. Schotten

机构 * Institute for Wireless Communication and Navigation（无线通信与导航研究所） ； RPTU University Kaiserslautern-Landau（凯撒斯劳滕-兰道大学） ； German Research Center for Artificial Intelligence（德国人工智能研究中心） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文提出SteinsGateDrive架构，通过延迟解耦规划与运行时架构，在保持安全边界的同时，将有效延迟从+3.07秒减少到-0.01秒，提升了自动驾驶的规划效率。

Comments 10 pages, 2 figures, 5 tables, submitted to IEEE transaction of intelligent vehicles

Deep RL Needs Deep Behavior Analysis: Exploring Implicit Planning by Model-Free Agents in Open-Ended Environments

深度强化学习需要深度行为分析：通过无模型智能体在开放性环境中探索隐式规划

Riley Simmons-Edler, Ryan P. Badman, Felix Baastad Berg, Raymond Chua, John J. Vastola, Joshua Lunger, William Qian, Kanaka Rajan

机构 * Department of Neurobiology, Harvard Medical School（哈佛医学院神经生物学系） ； Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence, Harvard University（哈佛大学自然与人工智能研究学院） ； Department of Mathematics, NTNU（NTNU数学系） ； School of Computer Science, McGill University & Mila（麦吉尔大学计算机科学学院及Mila） ； Department of Computer Science, University of Toronto（多伦多大学计算机科学系） ； Biophysics Graduate Program, Harvard University（哈佛大学生物物理学研究生项目） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文通过ForageWorld环境研究DRL智能体的行为，发现无模型智能体可通过涌现动态展现规划行为，提出通用分析框架用于研究复杂智能体的学习动态。

Comments Published at NeurIPS 2025

MorphoSim: An Interactive, Controllable, and Editable Language-guided 4D World Simulator

Xuehai He, Shijie Zhou, Thivyanth Venkateswaran, Kaizhi Zheng, Ziyu Wan, Achuta Kadambi, Xin Eric Wang

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克ruz分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； IIT Bombay（印度理工学院班加罗尔） ； Microsoft（微软公司） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

Curiosity-Driven Imagination: Discovering Plan Operators and Learning Associated Policies for Open-World Adaptation

Pierrick Lorang, Hong Lu, Matthias Scheutz

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

Comments 8 pages, 4 figures. Accepted at ICRA 2025

Dual policy as self-model for planning

Jaesung Yoo, Fernanda de la Torre, Guangyu Robert Yang

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

Forecaster: Towards Temporally Abstract Tree-Search Planning from Pixels

Thomas Jiralerspong, Flemming Kondrup, Doina Precup, Khimya Khetarpal

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

SCALE: State-Calibrated Latent Embeddings for JEPA Planning in the Right Geometry

SCALE：用于正确几何空间中JEPA规划的状态校准潜在嵌入

Jiaming Hu, Yan Zheng, Tian Wang

机构 * Boston University（波士顿大学） ； Unity Technologies（Unity科技公司） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 该研究提出SCALE正则化器，为LeWM表示校准几何属性，在多任务、多求解器和多计算预算下均提升规划性能，证明规划依赖信息对几何的塑造作用。

Comments 15 pages, 2 figures

ChronoAgentic: A Code-based Multi-Agent World Simulator for Physically Grounded Simulation Construction

编码智能体作为世界模拟器

Hongyu Wang, Jingquan Wang, Ashvin Anilkumar, Bocheng Zou, Radu Serban, Dan Negrut

机构 * Department of Mechanical & Aerospace Engineering, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校机械与航空航天工程系） ； School of Computer, Data, and Information Sciences, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校计算机、数据与信息科学学院） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 提出一个通过可执行模拟代码构建基于物理的世界模型的智能体框架，协调规划、代码生成、视觉审查和物理分析智能体，迭代修正代码以满足物理约束，在物理准确性、指令忠实度和视觉质量上超越视频模型。

Temporal Straightening for Latent Planning

时间拉直用于隐式规划

Ying Wang, Oumayma Bounou, Gaoyue Zhou, Randall Balestriero, Tim G. J. Rudner, Yann LeCun, Mengye Ren

机构 * New York University（纽约大学） ； Brown University（布朗大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 受人类视觉处理中感知拉直假说启发，提出时间拉直方法，通过曲率正则化联合学习JEPA世界模型的编码器和预测器，改善隐式规划中的表示学习，使梯度规划更稳定并提高目标到达任务成功率。

Comments ICML2026 Camera Ready

SurgWMBench: A Vision-Based Benchmark for World-Modeling Surgical Instrument Motion Planning

SurgWMBench：面向世界建模的手术器械运动规划视觉基准

Huanrong Liu, Weiliang Huang, Bob Zhang, Weichao Cai, Chunlin Tian, Qingbiao Li

机构 * University of Macau（澳门大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文提出SurgWMBench，一种面向短程手术运动规划的视觉基准，可评估手术世界模型的器械运动预测与连续回推稳定性，解决现有指标与器械规划需求不匹配的问题。

PhyAgentOS: A Self-Evolving Operating System for Embodied Agents with Decoupled Cognitive Planning and Physical Execution

PhyAgentOS：一种用于具身智能体的自进化操作系统，具有解耦的认知规划和物理执行

Yang Liu, Weixing Chen, Xinshuai Song, Tao Pu, Siwen Mo, Yongjie Bai, Zihao Chen, Qianran Sun, Liruo Zhong, Ying Shen, Liang Lin

机构 * X-Era Lab（X-Era实验室） ； HCP Lab, Sun Yat-sen University（中山大学HCP实验室） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 研究为具身智能体提出PhyAgentOS操作系统，其以会话为最小调度单位，用文件系统解耦认知与物理执行，通过会话验证器区分执行与任务完成，经认知记忆整合结果，有分层安全约束，在多模型和实体上验证并优于其他系统。

GEM: Gaussian Evolution Model for Occupancy Forecasting and Motion Planning

GEM：用于占用预测和运动规划的高斯演化模型

Cheng Chen, Hao Huang, Saurabh Bagchi

机构 * Purdue University（普渡大学） ； New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎克分校） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 该研究提出GEM模型，通过高斯演化模型实现高效的占用预测和运动规划，解决了传统方法在时间灵活性、场景演化和连续时间动态匹配上的不足。

Long-Horizon Model-Based Offline Reinforcement Learning Without Explicit Conservatism

长周期基于模型的离线强化学习无需显式保守性

Tianwei Ni, Esther Derman, Vineet Jain, Vincent Taboga, Siamak Ravanbakhsh, Pierre-Luc Bacon

机构 * Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文提出NEUBAY算法，通过贝叶斯方法解决长周期rollout中的价值过估计问题，在D4RL和NeoRL基准上取得新进展。

Comments ICML 2026. 50 pages, 15 figures. Code is available at https://github.com/twni2016/neubay

INSPATIO-WORLD: A Real-Time 4D World Simulator via Spatiotemporal Autoregressive Modeling

INSPATIO-WORLD：通过时空自回归建模实现实时4D世界模拟器

InSpatio Team, Donghui Shen, Guofeng Zhang, Haomin Liu, Haoyu Ji, Hujun Bao, Hongjia Zhai, Jialin Liu, Jing Guo, Nan Wang, Siji Pan, Weihong Pan, Weijian Xie, Xianbin Liu, Xiaojun Xiang, Xiaoyu Zhang, Xinyu Chen, Yifu Wang, Yipeng Chen, Zhenzhou Fan, Zhewen Le, Zhichao Ye, Ziqiang Zhao

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文提出INSPATIO-WORLD框架，通过时空自回归模型实现从单帧视频恢复和生成高保真动态交互场景，解决空间一致性和实时交互难题，实现在WorldScore-Dynamic基准中领先。

GIRL: Generative Imagination Reinforcement Learning via Information-Theoretic Hallucination Control

GIRL：通过信息论幻觉控制实现生成性想象强化学习

Prakul Sunil Hiremath

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Visvesvaraya Technological University (VTU), Belagavi, India（维斯瓦拉亚科技大学计算机科学与工程系，贝拉加维，印度） ； Aliens on Earth (AoE) Autonomous Research Group, Belagavi, India（地球外星人自主研究组，贝拉加维，印度） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world-model(abstract)；world-model(abstract)；model-based reinforcement learning(abstract)；world model(comments)

AI总结 GIRL通过引入跨模态锚定信号和不确定性适应信任区域瓶颈，解决模型误差累积导致的轨迹漂移问题，提升长周期任务的样本效率和回报性能。

Comments 20 pages, 2 figures, 7 tables; reinforcement learning, world models

EgoForge: Goal-Directed Egocentric World Simulator

EgoForge：面向目标的自体世界模拟器

Yifan Shen, Jiateng Liu, Xinzhuo Li, Yuanzhe Liu, Bingxuan Li, Houze Yang, Wenqi Jia, Yijiang Li, Tianjiao Yu, James Matthew Rehg, Xu Cao, Ismini Lourentzou

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 EgoForge通过最小静态输入生成连贯的第一人称视频，结合VideoDiffusionNFT提升意图对齐和时间一致性，实现在动态环境模拟中的优越性能。

Open-World Reinforcement Learning over Long Short-Term Imagination

开放世界长期短期想象强化学习

Jiajian Li, Qi Wang, Yunbo Wang, Xin Jin, Yang Li, Wenjun Zeng, Xiaokang Yang

机构 * MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, Shanghai Jiao Tong University（人工智能大模型关键实验室、人工智能研究院、上海交通大学） ； Ningbo Institute of Digital Twin, Eastern Institute of Technology（宁波数字孪生研究院、技术东院） ； School of Computer Science and Technology, East China Normal University（计算机科学与技术学院、华东师范大学） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文提出LS-Imagine方法，通过扩展想象 horizon 提高开放世界强化学习中长期收益的探索效率。

Comments Accepted by ICLR 2025 Oral. Project page: https://qiwang067.github.io/ls-imagine

Active Epistemic Control for Query-Efficient Verified Planning

主动认知控制用于查询高效的验证规划

Shuhui Qu

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 主动认知控制通过结合基于模型的信念管理和范畴可行性检查，实现查询高效的验证规划，在交互环境中减少重新规划轮次。

Cognitive Maps in Language Models: A Mechanistic Analysis of Spatial Planning

Caroline Baumgartner, Eleanor Spens, Neil Burgess, Petru Manescu

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AdaViewPlanner: Adapting Video Diffusion Models for Viewpoint Planning in 4D Scenes

Yu Li, Menghan Xia, Gongye Liu, Jianhong Bai, Xintao Wang, Conglang Zhang, Yuxuan Lin, Ruihang Chu, Pengfei Wan, Yujiu Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； HUST（华中科技大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技 Kling 团队） ； HKUST（香港科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

Language Models For Generalised PDDL Planning: Synthesising Sound and Programmatic Policies

Dillon Z. Chen, Johannes Zenn, Tristan Cinquin, Sheila A. McIlraith

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

Comments RLC 2025 Workshop on Programmatic Reinforcement Learning

Abstract Interpretation for Generalized Heuristic Search in Model-Based Planning

Tan Zhi-Xuan, Joshua B. Tenenbaum, Vikash K. Mansinghka

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

Comments 4 pages, 2 figures. Presented at the ICML 2022 Workshop on Beyond Bayes: Paths Towards Universal Reasoning Systems

Dream-MPC: Gradient-Based Model Predictive Control with Latent Imagination

Dream-MPC：基于梯度与潜在想象的模型预测控制

Jonathan Spieler, Sven Behnke

机构 * Autonomous Intelligent Systems, Computer Science Institute VI - Intelligent Systems（自主智能系统，计算机科学研究所VI - 智能系统） ； Robotics, Center for Robotics（机器人学，机器人中心） ； the Lamarr Institute for Machine Learning（拉马尔机器学习研究所） ； Artificial Intelligence, University of Bonn, Germany（人工智能，波恩大学，德国） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world model(abstract)；model-based reinforcement learning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.RO

AI总结 提出Dream-MPC方法，通过从展开策略生成少量候选轨迹，并利用学习的世界模型进行梯度上升优化，结合不确定性正则化和时间上的优化迭代摊销，显著提升了底层策略性能，在24个连续控制任务上优于无梯度MPC和现有基线。

Comments Accepted for International Conference on Machine Learning (ICML) 2026

Causal Object-Centric Models for Planning with Monte Carlo Tree Search

用于蒙特卡洛树搜索规划的因果对象中心模型

Rodion Vakhitov, Leonid Ugadiarov, Alexey Skrynnik, Aleksandr Panov

机构 * MIRAI ； CogAILab 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world model(abstract)；model-based reinforcement learning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.RO

AI总结 提出COMET算法，结合无监督对象中心编码器和Transformer世界模型，通过动作-槽融合机制和对象因果注意力实现高效规划，在多个基准上优于基线方法。