世界模型

From Pixels to States: Rethinking Interactive World Models as Game Engines

从像素到状态：将交互式世界模型重新思考为游戏引擎

Zhen Li, Zian Meng, Shuwei Shi, Mingliang Zhai, Jiaming Tan, Chuanhao Li, Kaipeng Zhang

机构 * Alaya Lab（阿亚实验室） 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 本文从玩家动作控制等四个维度审视交互式游戏世界建模，分析现有方法优缺点，还为《黑神话：悟空》提供可扩展数据引擎，收集相关游戏资源用于状态感知建模，助力推动交互式游戏世界发展。

Stateful Worlds, Stateless Elasticity: Exact-State Serving for Interactive World Models

有状态世界，无状态弹性：交互式世界模型的精确状态服务

Jin Li, Jiawei Chen

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 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 研究交互式世界模型精确状态服务中的调度问题，提出 WorldMove 方法，能快速迁移缓存且保证位相同，通过可接受性条件等解决调度难题，实现跨传输和验证的联合调度，提升集群可调度性。

Comments 20 pages. Extended version

DREAMSTEER: Latent World Models Can Steer VLA Policies During Deployment Without Any Finetuning

DREAMSTEER：潜在世界模型可在部署期间引导VLA策略，无需任何微调

Hanchen Cui, Sergio Arnaud, Arjun Majumdar, Daniel Dugas, Elie Aljalbout, Karthik Desingh, Krishna Murthy Jatavallabhula, Franziska Meier

机构 * Fundamental AI Research (FAIR), Meta（基础人工智能研究（FAIR），Meta公司） ； University of Minnesota Twin Cities（明尼苏达大学双城分校） 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 研究针对预训练视觉语言动作（VLA）策略在部署时分布偏移的问题，提出DREAMSTEER框架，利用潜在世界模型和价值模型引导策略，无需微调或修改参数，提升了任务成功率和指令遵循准确率。

Comments 19 pages, 12 figures. Project page: https://dream-steer.github.io/

Video Generation Models as World Models: Efficient Paradigms, Architectures and Algorithms

视频生成模型作为世界模型：高效的范式、架构和算法

Muyang He, Hanzhong Guo, Junxiong Lin, Yizhou Yu

机构 * School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（计算与数据科学学院，香港大学） ； Hong Kong Generative AI Research and Development Center（香港生成式人工智能研究与开发中心） 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 本文系统回顾了考虑效率的世界模拟视频生成框架，提出三维分类方法，展示提升效率对自动驾驶等应用的重要性，并指出高效视频生成向通用世界模拟器演进的关键性。

The CRISTAL Method: Neurosymbolic analysis from AI-synthesized world models

CRISTAL方法：来自AI合成世界模型的神经符号分析

Rafael Kaufmann, Felix Neubürger, Michael Walters, Thomas Kopinski, Dimitrije Marković

机构 * GAIA Lab（GAIA实验室） ； South Westphalia University of Applied Sciences（西南弗里西亚应用科学大学） ； Technical University Dresden（德累斯顿技术大学） ； Primordia Co.（Primordia公司） 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CRISTAL神经符号框架，通过贝叶斯推理、主动学习和持续学习自动化复杂分析，在合成股票分类任务中仅用5个样本和5秒达到贝叶斯最优精度，远超LLM。

Towards Evaluation of Implicit Software World Models in Coding LLMs

面向编码大语言模型中隐式软件世界模型的评估

Egor Bogomolov, Yaroslav Zharov

机构 * JetBrains Research（JetBrains研究） 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 本文通过预测执行资源（峰值内存、墙钟时间、分析器输出）扩展软件世界模型评估，发现前沿模型表现有限，表明对软件执行理解不足。

Comments Accepted to DL4Code workshop at ICML 2026

Hypergraph Normal World Models for Logical Visual Anomaly Detection

超图常态世界模型用于逻辑视觉异常检测

Weizhi Nie, Zibo Xu, Weijie Wang, 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)；world model(title,abstract)；world models(title)

AI总结 提出超图常态世界模型，利用DINOv2补丁令牌构建超图统计，通过信息商分离局部、关系和超边证据，在MVTec LOCO上逻辑异常AUROC从0.8434提升至0.9279。

Comments 20 pages, 10 figures

World Models in Pieces: Structural Certification for General Agents

分片世界模型：通用智能体的结构化认证

Yikai Lu, Yifei Wu, Xinyu Lu, Tongxin Li

机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, Shenzhen, China（香港中文大学（深圳）数据科学学院） 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 针对通用智能体在大世界场景下无法普遍胜任的问题，提出结构化认证框架，通过深度组合目标过滤特定转移，证明世界模型具有O(1/n)+O(δ)误差界，实现可认证部署。

Comments 30 pages, camera-ready version in ICML 2026

Causal Reward World Models: Zero-shot Reward Design for Automated Skill Generation

因果奖励世界模型：面向自动化技能生成的零样本奖励设计

Yang Yang, Yuchuang Tong, Zhengtao Zhang, Xu Ding, Ning Yang, Yifan Zhang, Haipeng Li, Kehu Yang, Miao Xin

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Intelligent Manufacturing Institute, HFUT（合肥工业大学智能制造研究院） ； School of Electrical Engineering and Automation, Anhui University（安徽大学电气工程与自动化学院） ； School of Artificial Intelligence, China University of Mining and Technology (Beijing)（中国矿业大学（北京）人工智能学院） ； National Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institution of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所复杂系统认知与决策智能全国重点实验室） 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 提出因果奖励世界模型（CRWM），通过离线预训练学习候选奖励组件与任务目标物理变量间的因果拓扑关系，结合显式机制解耦与置信感知软融合的联合优化模块构建因果骨架，使LLM在零样本下生成可执行奖励函数，无需反馈迭代，显著降低新技能设计延迟并保持或超越现有性能。

Comments 22 pages, 18 figures

Temporal Logic Guidance for Action-Only Diffusion Policies with World Models

基于时序逻辑的动作扩散策略与世界模型引导

Moritz Zoellner, Anastasios Manganaris, Rohan Paleja

机构 * German Academic Exchange Service (DAAD)（德国学术交流中心（DAAD）） 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 提出一种利用世界模型实现时序逻辑鲁棒性可微评估的引导方法，在不重新训练的情况下改善动作扩散策略的约束满足，在Robomimic任务中将违规率从80%降至4%。

Comments Accepted at the ICRA 2026 Workshop on Bridging the Gap between Robot Learning and Human-Robot Interaction. 3 pages, 2 figures, 1 table

ProPlay: Procedural World Models for Self-Evolving LLM Agents

ProPlay: 用于自我进化LLM智能体的程序化世界模型

Yijun Ma, Zehong Wang, Yiyang Li, Ziming Li, Xiaoguang Guo, Weixiang Sun, Chuxu Zhang, Yanfang Ye

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） ； University of Connecticut（康涅狄格大学） 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ProPlay程序化世界模型，通过程序级预演和因果过程图，使LLM智能体在部分可观测环境中自我进化，无需外部监督。

Contextual Invertible World Models: A Neuro-Symbolic Agentic Framework for Colorectal Cancer Drug Response

上下文可逆世界模型：用于结直肠癌药物反应的神经符号智能框架

Christopher Baker, Tianyu Ren, Karen Rafferty, Hui Wang

机构 * School of Electronics, Electrical Engineering and Computer Science（电子工程与计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 提出上下文可逆世界模型（CIWM），结合机器学习模拟器与大语言模型推理层，通过逆推理进行CRISPR扰动，揭示KRAS突变在5-氟尿嘧啶耐药中的主导作用及PIK3CA修复的意外效应。

ReflectiChain: Epistemic Grounding in LLM-Driven World Models for Supply Chain Resilience

ReflectiChain: 面向供应链韧性的LLM驱动世界模型中的认知基础

Jia Luo

机构 * School of Foreign Languages, Huazhong University of Science 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ReflectiChain框架，通过生成式供应链世界模型和双环学习分离认知不确定性与偶然不确定性，在半导体基准上提升推理一致性33.0%，并在对抗冲击下保持82.3%可操作性。

MIRAGE: Mobile Agents with Implicit Reasoning and Generative World Models

MIRAGE: 具有隐式推理和生成世界模型的移动智能体

Zhichao Yang, Yuanze Hu, Haojie Hao, Longkun Hao, Dongshuo Huang, Hongyu Lin, Gen Li, Lanqing Hong, Yihang Lou, Yan Bai

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出MIRAGE框架，通过从显式推理轨迹学习连续潜在表示，使移动智能体能够内部推理并预测未来屏幕状态，在减少生成token的同时提升执行效率。

CLAW: Learning Continuous Latent Action World Models via Adversarial Latent Regularization

CLAW: 通过对抗潜在正则化学习连续潜在动作世界模型

Tewodros Ayalew, Matthew Jeung, Samuel Wheeler, Xiao Zhang, Andre de la Cruz Arce, Kaylene Stocking, Michael Maire, Matthew R. Walter

机构 * University of Chicago（芝加哥大学） ； Toyota Technological Institute at Chicago（芝加哥丰田技术研究所） ； Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） 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CLAW框架，利用对抗潜在正则化和扩散视频生成，从无动作视频中端到端学习世界模型与连续潜在动作表示，支持观察模仿学习和目标导向规划。

Comments 8 pages, 15 pages of supplementary material

Flying by Inference: Active Inference World Models for Adaptive UAV Swarms

通过推断飞行：用于自适应无人机群的主动推断世界模型

Kaleem Arshid, Ali Krayani, Lucio Marcenaro, David Martin Gomez, Carlo Regazzoni

机构 * Department of Engineering and Naval Architecture (DITEN), University of Genoa（工程与 naval 架构系（DITEN），热那亚大学） ； Intelligent Systems Laboratory, Department of Systems Engineering and Automation, Carlos III University of Madrid（智能系统实验室，系统工程与自动化系，马德里卡洛斯三世大学） 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 本文提出了一种专家引导的主动推断框架，用于自适应无人机群轨迹规划。该方法将多无人机轨迹设计转化为分层概率推断问题，通过遗传算法生成专家示范并学习世界模型，实现高效的轨迹规划与动态调整。

Comments Submitted to IEEE journal

From Topology to Trajectory: LLM-Driven World Models For Supply Chain Resilience

从拓扑到轨迹：LLM驱动的世界模型用于供应链韧性

Jia Luo

机构 * Huazhong University and Science and Technology（华中科技大学） 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 本文提出ReflectiChain框架，通过生成世界模型和回顾代理强化学习，提升供应链韧性，实验显示在极端场景下性能提升显著。

Telecom World Models: Unifying Digital Twins, Foundation Models, and Predictive Planning for 6G

电信世界模型：统一数字孪生、基础模型和预测规划用于6G

Hang Zou, Yuzhi Yang, Lina Bariah, Yu Tian, Yuhuan Lu, Bohao Wang, Anis Bara, Brahim Mefgouda, Hao Liu, Yiwei Tao, Sergy Petrov, Salma Cheour, Nassim Sehad, Sumudu Samarakoon, Chongwen Huang, Samson Lasaulce, Mehdi Bennis, Mérouane Debbah

机构 * Research Institute for Digital Future, Khalifa University（哈利法大学数字未来研究所） ； College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息与电子工程学院） ； University of Oulu（奥卢大学） ； Aalto University（阿尔托大学） ； Université de Lorraine, CNRS, CRAN（洛林大学，法国国家科学研究中心，CRAN） 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 本文提出电信世界模型(TWM)，结合数字孪生与基础模型，解决6G网络中动态建模、不确定性处理和多层控制规划问题。

ModTrans: Translating Real-world Models for Distributed Training Simulator

ModTrans：用于分布式训练模拟器的现实世界模型翻译

Yi Lyu

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 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 ModTrans通过将现实世界模型转换为分布式训练模拟器输入，解决了现有模拟器无法导入真实模型的问题，降低了ML研究者的使用门槛。

WorldAgents: Can Foundation Image Models be Agents for 3D World Models?

WorldAgents: 2D基础图像模型是否能作为3D世界模型的智能体？

Ziya Erkoç, Angela Dai, Matthias Nießner

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 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 本文探讨2D基础图像模型是否具备3D世界生成能力，提出多智能体架构实现3D世界合成，通过实验验证2D模型能生成一致且逼真的3D世界。

Comments Webpage: https://ziyaerkoc.com/worldagents/ Video: https://www.youtube.com/watch?v=Mj2FqqhurdI

Beyond Attention: True Adaptive World Models via Spherical Kernel Operator

超越注意力：通过球面核算子构建真正的自适应世界模型

Vladimer Khasia

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 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 本文提出球面核算子，通过将数据流形投影到统一的高维球面并利用超球面多项式，解决传统注意力机制的饱和问题，提升世界模型的预测能力与收敛速度。

AtomVLA: Scalable Post-Training for Robotic Manipulation via Predictive Latent World Models

AtomVLA: 通过预测性潜在世界模型实现机器人操作的可扩展后训练

Xiaoquan Sun, Zetian Xu, Chen Cao, Zonghe Liu, Yihan Sun, Jingrui Pang, Ruijian Zhang, Zhen Yang, Kang Pang, Dingxin He, Mingqi Yuan, Jiayu Chen

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 AtomVLA通过预测性潜在世界模型实现机器人操作的可扩展后训练，提升长时间任务的鲁棒性与效率。

Learning to unfold cloth: Scaling up world models to deformable object manipulation

学习展开布料：将世界模型扩展到可变形物体操控

Jack Rome, Stephen James, Subramanian Ramamoorthy

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） 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 本文提出了一种基于改进的DreamerV2架构，在空中操控不同布料，通过改进模型结构和数据增强策略，提升对可变形物体操控的泛化能力。

Comments 8 pages, 5 figures, 3 tables

Learning Transient Convective Heat Transfer with Geometry Aware World Models

利用几何感知的世界模型学习瞬态对流热传递

Onur T. Doganay, Alexander Klawonn, Martin Eigel, Hanno Gottschalk

机构 * Institute of Mathematics, TU Berlin（柏林技术大学数学研究所） ； Siemens Energy AG（西门子能源有限公司） ； Weierstrass Institute for Applied Analysis and Stochastics（魏尔斯特拉斯应用分析与概率研究所） 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 本文提出一种几何感知的世界模型架构，用于学习瞬态对流热传递，通过双重条件机制和架构适应性提升物理模拟的可控性和精度。

Comments 36 pages, 18 figures, 2 tables

Advancing Open-source World Models

推进开源世界模型

Robbyant Team, Zelin Gao, Qiuyu Wang, Yanhong Zeng, Jiapeng Zhu, Ka Leong Cheng, Yixuan Li, Hanlin Wang, Yinghao Xu, Shuailei Ma, Yihang Chen, Jie Liu, Yansong Cheng, Yao Yao, Jiayi Zhu, Yihao Meng, Kecheng Zheng, Qingyan Bai, Jingye Chen, Zehong Shen, Yue Yu, Xing Zhu, Yujun Shen, Hao Ouyang

机构 * Robbyant Team（Robbyant 团队） 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 LingBot-World是一个开源世界模拟器，具备高保真度、长期记忆和实时交互能力，旨在推动内容创作、游戏和机器人学习等领域的应用。

Comments Project page: https://technology.robbyant.com/lingbot-world; Code: https://github.com/robbyant/lingbot-world

Inducing Causal World Models in LLMs for Zero-Shot Physical Reasoning

在LLM中诱导因果世界模型以实现零样本物理推理

Aditya Sharma, Ananya Gupta, Chengyu Wang, Chiamaka Adebayo, Jakub Kowalski

机构 * Department of Electrical Engineering（电气工程系） ； Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院孟买分校） ； Department of Computer Science and Automation（计算机科学与自动化系） ； Indian Institute of Science（印度科学研究所） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； San Francisco State University（旧金山州立大学） ； University of Lagos（拉各斯大学） ； Faculty of Mathematics, Informatics, and Mechanics（数学、信息学与力学学院） ； University of Warsaw（华沙大学） 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 本文提出CWMI框架，通过引入因果物理模块和因果干预损失，使LLM具备因果推理能力，在零样本物理推理任务中取得显著成效。

Comments 12 pages, 4 figures,

Dexterous World Models

灵巧世界模型

Byungjun Kim, Taeksoo Kim, Junyoung Lee, Hanbyul Joo

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； RLWRLD 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 灵巧世界模型通过场景-动作-条件的视频扩散框架，实现静态3D场景与灵巧人类动作的动态交互模拟，推动交互式数字双胞胎的发展。

Comments Project Page: snuvclab.github.io/dwm

RELIC: Interactive Video World Model with Long-Horizon Memory

RELIC：具有长时间记忆的交互式视频世界模型

Yicong Hong, Yiqun Mei, Chongjian Ge, Yiran Xu, Yang Zhou, Sai Bi, Yannick Hold-Geoffroy, Mike Roberts, Matthew Fisher, Eli Shechtman, Kalyan Sunkavalli, Feng Liu, Zhengqi Li, Hao Tan

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

AI总结 RELIC通过统一框架实现长时记忆与实时交互，提升视频世界建模的准确性与稳定性。

Comments 22 pages

LiSTAR: Ray-Centric World Models for 4D LiDAR Sequences in Autonomous Driving

LiSTAR: 基于4D激光雷达序列的射线中心世界模型用于自动驾驶

Pei Liu, Songtao Wang, Lang Zhang, Xingyue Peng, Yuandong Lyu, Jiaxin Deng, Songxin Lu, Weiliang Ma, Xueyang Zhang, Yifei Zhan, XianPeng Lang, Jun Ma

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 LiSTAR通过射线中心变换器和混合柱形球形表示，实现高保真4D激光雷达数据生成，提升自动驾驶模拟的可控性和真实性。

From Pixels to Cooperation Multi Agent Reinforcement Learning based on Multimodal World Models

Sureyya Akin, Kavita Srivastava, Prateek B. Kapoor, Pradeep G. Sethi, Sunita Q. Patel, Rahu Srivastava

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

Comments We have identified critical issues in the code implementation that severely deviate from Algorithm 1, invalidating all experimental results and conclusions. Despite exhaustive efforts to correct these issues, we find they fundamentally undermine the paper's core claims. To uphold academic integrity and prevent misinformation, we are withdrawing this manuscript