世界模型

Rethinking the Simulation vs. Rendering Dichotomy: No Free Lunch in Spatial World Modelling

Dezhi Luo, Qingying Gao, Hokin Deng

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

Comments Accepted at NeurIPS 2025 Workshop on Space in Vision, Language, and Embodied AI

A "Good" Regulator May Provide a World Model for Intelligent Systems

Bradly Alicea, Morgan Hough, Amanda Nelson, Jesse Parent

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

Comments 44 pages, 5 figures, 3 supplemental Figures, 3 supplemental tables

ByteSized32Refactored: Towards an Extensible Interactive Text Games Corpus for LLM World Modeling and Evaluation

Haonan Wang, Junfeng Sun, Xingdi Yuan, Ruoyao Wang, Ziang Xiao

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Liaoning Technical University（辽宁技术大学） ； Microsoft Research Montréal（微软研究院蒙特利尔分校） ； Central University of Finance and Economics（中央财经大学） 纠错

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

Comments 14 pages,15 figures, Accepted to the 5th Wordplay: When Language Meets Games Workshop, EMNLP 2025

WebEvolver: Enhancing Web Agent Self-Improvement with Coevolving World Model

Tianqing Fang, Hongming Zhang, Zhisong Zhang, Kaixin Ma, Wenhao Yu, Haitao Mi, Dong Yu

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

Comments EMNLP 2025 Main Conference

Varying Fundamental Constants from a String-inspired Brane World Model

Cristiano Germani, Carlos F. Sopuerta

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

Comments 6 pages, 1 fig., LaTeX (Kluwer style). Contribution to JENAM 2002 (VFC workshop) Corrections added to match final version

Journal ref Astrophys.Space Sci. 283 (2003) 487-492

Perfect fluid brane-world model

M. Bouhmadi-Lopez, P. F. Gonzalez-Diaz, A. Zhuk

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

Comments 14 pages, LateX2e, 4 figures

Can We Predict Before Executing Machine Learning Agents?

在执行机器学习代理之前，我们能否进行预测？

Jingsheng Zheng, Jintian Zhang, Yujie Luo, Yuren Mao, Yunjun Gao, Lun Du, Huajun Chen, Ningyu Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Zhejiang University - Ant Group Joint Laboratory of Knowledge Graph（浙江大学-蚂蚁集团知识图谱联合实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出通过内部化执行先验来预测数据驱动的解决方案偏好，利用预验证的数据分析报告提升LLM的预测能力，并在FOREAGENT中实现预测-验证循环，加速收敛并超越基于执行的基线。

Comments ACL 2026

LanGWM: Language Grounded World Model

Rudra P. K. Poudel, Harit Pandya, Chao Zhang, Roberto Cipolla

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；model-based reinforcement learning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.CV

Intervention-Aware Clinical World Model for Post-Op Outcome Forecasting in Cardiology

面向心脏病术后结局预测的干预感知临床世界模型

Yunsung Chung, Yingshuo Liu, Abboud F. Hassan, Han Feng, Mary M. Maleckar, Nassir Marrouche, Jihun Hamm

机构 * Tulane University（杜兰大学） ； Simula Research Laboratory（Simula研究实验室） 纠错

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

AI总结 本研究针对心脏病术后结局预测的不规则轨迹问题，提出干预感知临床世界模型，在DECAAF-II数据集上实现心房颤动消融后复发预测及疤痕范围估计的良好性能。

Comments Medical World Models (MWM) Workshop at MICCAI 2026

From Imitation to Exploration: End-to-end Autonomous Driving based on World Model

Yueyuan Li, Mingyang Jiang, Songan Zhang, Wei Yuan, Chunxiang Wang, Ming Yang

机构 * Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University（自动化系，上海交通大学） ； Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education of China（系统控制与信息处理重点实验室，中华人民共和国教育部） ； Global Institute of Future Technology, Shanghai Jiao Tong University（未来技术全球研究院，上海交通大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；model-based RL(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.RO

Comments 12 pages, 4 figures, 3 tables; T-ITS under review

Dream to Drive with Predictive Individual World Model

Yinfeng Gao, Qichao Zhang, Da-wei Ding, Dongbin Zhao

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；model-based reinforcement learning(abstract)；分类 cs.LG、cs.CV、cs.RO

Comments Codes: https://github.com/gaoyinfeng/PIWM

Generated Context versus Governed State: Functional Conditions for Accountable Longitudinal Clinical Reasoning

生成式上下文与受控状态：可问责纵向临床推理的功能条件

Augusto Bernardo Pissarra, Victor Lorena de Farias Souza

机构 * MyndwareMed（迈恩德韦尔医疗） 纠错

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

AI总结 本文区分生成式上下文与受控状态，定义可问责临床AI的审计标准与信息要求，提出六级成熟度框架，将当前LLM临床实践定位于高能力低成熟度，为可问责临床AI提供概念与审计工具。

ComBodied Agents: a New Paradigm of Human-Centric Agentic AI

具身融合智能体：以人为中心的智能体人工智能新范式

Qianggang Ding, Xingyao Wang, Rui Feng, Zhibin Wang, Feixiang Yao, Kelong Mao, Hao Sun, Zhiyao Luo, Jiankai Tang, Lei Li, Jiadong Guo, Minheng Ni, Weicong Lin, Chenxi Yang, Hongxiang Gao, Zhenghua Chen, Yang Bai, Min Wu, Jun Cheng, Huazhu Fu, Dacheng Tao, Bang Liu

机构 * Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Mila – Quebec Artificial Intelligence Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） ； Institute of Advanced Intelligence and Computing (IAIC), A*STAR（新加坡科技研究局高级智能与计算研究所） ； Nanjing Medical University（南京医科大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Southeast University（东南大学） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出以人为中心的 Combodied Agents 新范式，整合多类智能体能力形成闭环，聚焦人类状态轨迹建模，推动智能体 AI 从任务完成转向人类持续福祉。

Comments 38 pages, 6 figures, 10 tables

DreamQAS: Learning a Decision-Useful World Model for VQE-Efficient Quantum Architecture Search

DreamQAS：面向VQE高效量子架构搜索的决策有用世界模型学习

Jiayang Niu, Yan Wang, Jie Li, Ke Deng, Azadeh Alavi, Muhammad Usman, Yongli Ren

机构 * School of Computing Technologies, RMIT University（RMIT大学计算技术学院） ； Quantum Systems, Data61, CSIRO（澳大利亚联邦科学与工业研究组织数据61分部量子系统部） 纠错

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

AI总结 该研究提出DreamQAS模型，以基于模型的强化学习框架实现VQE高效量子架构搜索，在多个分子任务上降低了真实VQE调用次数并提升了反事实动作排名效用。

Comments 26 pages, 4 figures, including appendices

Going with the Flow: Koopman Behavioral Models as Pseudo Planners for Visuo-Motor Dexterity

随流而行：Koopman行为模型作为视觉运动灵巧性的伪规划器

Yunhai Han, Jiaqi Fu, Linhao Bai, Ziyu Xiao, Zhaodong Yang, Yogita Choudhary, Krishna Jha, Chuizheng Kong, Shreyas Kousik, Harish Ravichandar

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出统一行为模型（UBM），将灵巧技能建模为耦合动力系统，确保时间一致性；基于Koopman算子实现线性潜空间，通过在线重规划实现反应性和适应性，在模拟和真实任务中达到或超越现有方法。

Comments Website: https://k-ubm.github.io/

Self-adapting Robotic Agents through Online Continual Reinforcement Learning with World Model Feedback

通过世界模型反馈的在线持续强化学习实现自适应机器人智能体

Fabian Domberg, Georg Schildbach

机构 * Autonomous Systems Lab (ASL), Institute for Electrical Engineering in Medicine, University of Lübeck（自主系统实验室（ASL）、医学电气工程学院、吕贝克大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；model-based reinforcement learning(abstract)；分类 cs.AI、cs.RO

AI总结 本文提出一种基于世界模型反馈的在线持续强化学习方法，通过检测分布外事件自动触发微调，实现机器人智能体在运行过程中的自适应能力。

Comments submitted to IROS 2026

SceneDiffuser++: City-Scale Traffic Simulation via a Generative World Model

Shuhan Tan, John Lambert, Hong Jeon, Sakshum Kulshrestha, Yijing Bai, Jing Luo, Dragomir Anguelov, Mingxing Tan, Chiyu Max Jiang

机构 * Waymo LLC（Waymo公司） ； UT 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(title,abstract)；world model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.CV

Comments Accepted to CVPR 2025

SimuDICE: Offline Policy Optimization Through World Model Updates and DICE Estimation

Catalin E. Brita, Stephan Bongers, Frans A. Oliehoek

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；model-based reinforcement learning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

Comments Published at BNAIC/BeNeLearn 2024

Traj-LeWM: Path-Aware World-Model Planning via Latent Trajectory Cost

Traj-LeWM：通过潜在轨迹代价实现路径感知的世界模型规划

Xiaodi Huang, Ziyi Ding, Jingtian Wan, Yuchen Liu, Yuan Zhang, Xiao-Ping Zhang, Jiayu Chen, Zhang Zhang, Tao Huang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； INFIFORCE ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 本文针对LeWM的局限提出Traj-LeWM，通过引入潜在轨迹代价结合终点距离的联合评分，在多个机器人与导航任务上实现性能提升，验证了轨迹级信息的互补作用。

AuricularWorld: Hierarchical Action-Guided World Modeling for Fine-Grained Auricular Structure Segmentation from CT Scans

AuricularWorld：用于CT扫描中耳部结构细粒度分割的分层动作引导世界建模

Jingwen Yang, Senmao Wang, Luoyao Kang, Runmeng Cui, Keying Zhang, Yunjia Bao, Haifan Gong, Lin Lin, Haiyue Jiang

机构 * Plastic Surgery Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College（中国医学科学院北京协和医学院整形外科医院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 该研究针对CT耳部细粒度分割难题，提出分层动作引导的AuricularWorld世界建模框架，通过迭代解剖学推理提升分割精度，使HD95降低超43%，验证了潜在世界模型推理的有效性。

VegSim: A Geospatial World Model for Scenario-Conditioned Vegetation Simulation

VegSim：一种用于情景条件植被模拟的地理空间世界模型

Irene Iele, Elena Mulero Ayllón, Paolo Soda, Matteo Tortora

机构 * Università Campus Bio-Medico di Roma（罗马生物医学大学） ； Umeå University（于默奥大学） ； University of Genoa（热那亚大学） 纠错

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

AI总结 提出VegSim，一种地理空间世界模型，通过可控制的未来气象输入，实现情景条件植被模拟，在分布内和分布外数据上均优于基线模型。

VDAWorld: World Modelling via VLM-Directed Abstraction and Simulation

VDAWorld: 通过VLM导向的抽象与模拟进行世界建模

Felix O'Mahony, Roberto Cipolla, Ayush Tewari

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；latent dynamics(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出VDAWorld框架，利用视觉语言模型自主构建场景表示并选择物理模拟器，通过抽象与自适应模拟实现高质量世界建模，在交互控制、反事实生成和物理逻辑推理任务上取得最优结果。

Comments Website: https://felixomahony.github.io/vdaworld/

Critique of World Model

世界模型批判：一种用于世界建模的生成式潜在预测架构

Eric Xing, Mingkai Deng, Jinyu Hou

机构 * Institute of Foundation Models（基础模型研究院） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫莫德 bin Zayed 人工智能大学） ； School of Computer Science Carnegie Mellon University（计算机科学学院卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文从心理学“假设性思维”出发，提出世界模型的核心目标是模拟真实世界的所有可行动可能性，并设计了一种基于状态化、分层、多级、混合连续/离散表示的生成式潜在预测（GLP）架构。

CompilerDream: Learning a Compiler World Model for General Code Optimization

CompilerDream: 学习编译器世界模型以实现通用代码优化

Chaoyi Deng, Jialong Wu, Ningya Feng, Jianmin Wang, Mingsheng Long

机构 * School of Software, BNRist Tsinghua University Beijing China（软件学院、北师大清华大学北京中国） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出基于模型的强化学习方法CompilerDream，通过编译器世界模型模拟优化pass属性并训练智能体，实现跨应用场景和语言的通用代码优化，在零样本泛化上超越LLVM内置优化。

Comments KDD 2025 camera-ready version with extended appendix. Code is available at https://github.com/thuml/CompilerDream. This update additionally fixes an issue in Table 6 where the dataset names in three rows were ordered incorrectly

DIAL: Decoupling Intent and Action via Latent World Modeling for End-to-End VLA

DIAL: 通过潜在世界建模解耦意图与动作以实现端到端VLA

Yi Chen, Yuying Ge, Hui Zhou, Mingyu Ding, Yixiao Ge, Xihui Liu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； XPENG Robotics（小鹏机器人） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 DIAL通过潜在意图瓶颈解耦意图与动作，利用VLM进行潜在世界建模并结合轻量策略实现端到端VLA，实验表明其在RoboCasa GR1任务中优于现有方法，且在真实世界部署中表现稳健。

Comments Project page: https://xpeng-robotics.github.io/dial

Dreaming the Unseen: World Model-regularized Diffusion Policy for Out-of-Distribution Robustness

梦见未见：用于分布外鲁棒性的世界模型正则化扩散策略

Ziou Hu, Xiangtong Yao, Yuan Meng, Zhenshan Bing, Alois Knoll

机构 * School of Computation, Information and Technology, Technical University of Munich, Garching, Germany（慕尼黑技术大学计算与信息学院） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology（新型软件技术国家重点实验室） ； the School of Science and Technology, Nanjing University (Suzhou Campus), China（南京大学苏州校区科学技术学院） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；latent dynamics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出Dream Diffusion Policy，通过整合世界模型提升扩散策略在分布外扰动下的鲁棒性，实验显示其在MetaWorld和现实场景中表现优异。

Comments Under review

Verification of the Implicit World Model in a Generative Model via Adversarial Sequences

通过对抗序列验证生成模型中的隐式世界模型

András Balogh, Márk Jelasity

机构 * University of Szeged（塞格德大学） ； HUN-REN–SZTE Research Group on AI（人工智能研究组） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；world-model(comments)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究通过对抗序列生成方法验证生成模型中的隐式世界模型有效性，发现多数模型无效，但部分训练技术可显著提升有效性。

Comments Accepted at ICLR 2026. Code, datasets, and models are available at https://github.com/szegedai/world-model-verification

Sora as a World Model? A Complete Survey on Text-to-Video Generation

Sora作为世界模型？文本到视频生成的全面调查

Fachrina Dewi Puspitasari, Chaoning Zhang, Joseph Cho, Adnan Haider, Noor Ul Eman, Omer Amin, Alexis Mankowski, Muhammad Umair, Jingyao Zheng, Sheng Zheng, Lik-Hang Lee, Caiyan Qin, Tae-Ho Kim, Choong Seon Hong, Yang Yang, Heng Tao Shen

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Kyung Hee University（韩国庆熙大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Harbin Institute of Technology Shenzhen（哈尔滨工业大学深圳学院） ； Nota Inc.（Nota公司） ； Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 本文全面调查了文本到视频生成技术在世界建模中的应用，指出其在空间、行动和战略智能方面的进展，但仍需解决多样性与一致性之间的权衡问题。

Comments First complete survey on Text-to-Video Generation from World Model perspective, 35 pages

World Model-Based Learning for Long-Term Age of Information Minimization in Vehicular Networks

Lingyi Wang, Rashed Shelim, Walid Saad, Naren Ramakrishnan

机构 * Bradley Department of Electrical and Computer Engineering, Virginia Tech, Alexandria, VA, 22305, USA（布拉德利电气与计算机工程系，弗吉尼亚理工学院，亚历山大，VA，22305，USA） ； Department of Computer Science, Virginia Tech, Alexandria, VA, 22305, USA（计算机科学系，弗吉尼亚理工学院，亚历山大，VA，22305，USA） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；model-based RL(abstract)；分类 cs.AI

GLAM: Global-Local Variation Awareness in Mamba-based World Model

Qian He, Wenqi Liang, Chunhui Hao, Gan Sun, Jiandong Tian

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