世界模型

Occupancy World Model for Robots

Zhang Zhang, Qiang Zhang, Wei Cui, Shuai Shi, Yijie Guo, Gang Han, Wen Zhao, Jingkai Sun, Jiahang Cao, Jiaxu Wang, Hao Cheng, Xiaozhu Ju, Zhengping Che, Renjing Xu, Jian Tang

机构 * Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics（北京人形机器人创新中心） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

Learning to Drive from a World Model

Mitchell Goff, Greg Hogan, George Hotz, Armand du Parc Locmaria, Kacper Raczy, Harald Schäfer, Adeeb Shihadeh, Weixing Zhang, Yassine Yousfi

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

ManipDreamer: Boosting Robotic Manipulation World Model with Action Tree and Visual Guidance

Ying Li, Xiaobao Wei, Xiaowei Chi, Yuming Li, Zhongyu Zhao, Hao Wang, Ningning Ma, Ming Lu, Shanghang Zhang

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing（多媒体信息处理国家重点实验室） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Autonomous Driving Development, NIO（蔚来自动驾驶研发） 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.RO

Comments 9 pages, 3 figures

Efficient Exploration and Discriminative World Model Learning with an Object-Centric Abstraction

Anthony GX-Chen, Kenneth Marino, Rob Fergus

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

Comments ICLR 2025

FACTS: A Factored State-Space Framework For World Modelling

Li Nanbo, Firas Laakom, Yucheng Xu, Wenyi Wang, Jürgen Schmidhuber

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

Comments Code released in https://github.com/NanboLi/FACTS

Journal ref ICLR 2025

Learning Humanoid Locomotion with World Model Reconstruction

Wandong Sun, Long Chen, Yongbo Su, Baoshi Cao, Yang Liu, Zongwu Xie

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

Learning To Explore With Predictive World Model Via Self-Supervised Learning

Alana Santana, Paula P. Costa, Esther L. Colombini

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

RenderWorld: World Model with Self-Supervised 3D Label

Ziyang Yan, Wenzhen Dong, Yihua Shao, Yuhang Lu, Liu Haiyang, Jingwen Liu, Haozhe Wang, Zhe Wang, Yan Wang, Fabio Remondino, Yuexin Ma

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

Comments Accepted in 2025 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

World Model-based Perception for Visual Legged Locomotion

Hang Lai, Jiahang Cao, Jiafeng Xu, Hongtao Wu, Yunfeng Lin, Tao Kong, Yong Yu, Weinan Zhang

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

Comments under review

Learning Multiple Probabilistic Decisions from Latent World Model in Autonomous Driving

Lingyu Xiao, Jiang-Jiang Liu, Sen Yang, Xiaofan Li, Xiaoqing Ye, Wankou Yang, Jingdong Wang

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

OccLLaMA: An Occupancy-Language-Action Generative World Model for Autonomous Driving

Julong Wei, Shanshuai Yuan, Pengfei Li, Qingda Hu, Zhongxue Gan, Wenchao Ding

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

Advancing Humanoid Locomotion: Mastering Challenging Terrains with Denoising World Model Learning

Xinyang Gu, Yen-Jen Wang, Xiang Zhu, Chengming Shi, Yanjiang Guo, Yichen Liu, Jianyu Chen

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

Comments Robotics: Science and Systems (RSS), 2024. (Best Paper Award Finalist)

CarDreamer: Open-Source Learning Platform for World Model based Autonomous Driving

Dechen Gao, Shuangyu Cai, Hanchu Zhou, Hang Wang, Iman Soltani, Junshan Zhang

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

Comments Dechen Gao, Shuangyu Cai, Hanchu Zhou, Hang Wang contributed equally

Structure-aware World Model for Probe Guidance via Large-scale Self-supervised Pre-train

Haojun Jiang, Meng Li, Zhenguo Sun, Ning Jia, Yu Sun, Shaqi Luo, Shiji Song, Gao Huang

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

Comments Accepted by MICCAI 2024 ASMUS Workshop

BWArea Model: Learning World Model, Inverse Dynamics, and Policy for Controllable Language Generation

Chengxing Jia, Pengyuan Wang, Ziniu Li, Yi-Chen Li, Zhilong Zhang, Nan Tang, Yang Yu

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

ADriver-I: A General World Model for Autonomous Driving

Fan Jia, Weixin Mao, Yingfei Liu, Yucheng Zhao, Yuqing Wen, Chi Zhang, Xiangyu Zhang, Tiancai Wang

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

Comments Tech Report

Reasoning with Language Model is Planning with World Model

Shibo Hao, Yi Gu, Haodi Ma, Joshua Jiahua Hong, Zhen Wang, Daisy Zhe Wang, Zhiting Hu

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

Comments EMNLP 2023. Code is available at https://github.com/Ber666/llm-reasoners

Sparse Representation Learning with Modified q-VAE towards Minimal Realization of World Model

Taisuke Kobayashi, Ryoma Watanuki

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

Comments 28 pages, 17 figures

Journal ref Advanced Robotics, 2023

Unifying (Machine) Vision via Counterfactual World Modeling

Daniel M. Bear, Kevin Feigelis, Honglin Chen, Wanhee Lee, Rahul Venkatesh, Klemen Kotar, Alex Durango, Daniel L. K. Yamins

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

Value Memory Graph: A Graph-Structured World Model for Offline Reinforcement Learning

Deyao Zhu, Li Erran Li, Mohamed Elhoseiny

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

A General World Model with Poiesis: Poppers Three Worlds updated with Software

Walter Hehl

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

Comments 9 pages. 1 Figure of a world model with physics, software and Geist, Book published 2016 (in German) by Springer, Heidelberg, with the general fundamentals of Software for philosophy

World-Model-Grounded LLM Planning for AUV and ASV Navigation Near Offshore Wind Farms

面向近海风电场区域自主水下航行器（AUV）与自主水面航行器（ASV）导航的世界模型赋能大语言模型规划

Markus Buchholz, Ignacio Carlucho, Yvan R. Petillot

机构 * Norwegian Defence Research Establishment (FFI)（挪威国防研究机构（FFI）） ； School of Engineering & Physical Sciences, Heriot-Watt University（赫瑞瓦特大学工程与物理科学学院） 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 本研究提出世界模型赋能大语言模型规划方法，结合MPC闭环重规划器等组件，在近海风电场区域的AUV和ASV导航任务中，大幅降低目标距离误差，验证了其有效性。

Comments This work has been accepted to the IEEE IROS 2026 AQ2UASIM workshop

Learn for Variation: Efficient AAV Trajectory Learning through a Differentiable Wireless World Model

为变化学习：在可微环境中变分引导的AAV轨迹学习

Xiucheng Wang, Zhenye Chen, Nan Cheng, Zhisheng Yin, Xuemin Shen

机构 * State Key Laboratory of ISN and School of Telecommunications Engineering, Xidian University（信息与通信工程国家重点实验室和西安电子科技大学电信工程学院） ； School of Aerospace Science and Technology, Xidian University（航天学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Waterloo（滑铁卢大学电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出L4V框架，通过变分引导解决AAV轨迹规划中的奖励驱动强化学习问题，利用密集政策梯度提升任务完成效率和传输速率。

Hydra-0: Action Flow for Generalist World Modeling and Control

Hydra-0：面向通用世界建模与控制的动作流

Hongyu Li, Bowen Wen, Xinghao Zhu, Yixuan Wang, Yilun Du, Yunzhu Li, George Konidaris, Stan Birchfield, Soha Pouya, Chenran Li, Yan Chang

机构 * NVIDIA（英伟达） ； Brown University（布朗大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出Hydra-0通用世界模型，以动作流为条件实现跨实体、任务等的通用建模控制，在RoboLab基准获高相关性，还涌现出逆模式，可助力机器人控制。

Comments Project page: https://nvidia-isaac.github.io/video_to_data/hydra-0/

HounsWorld: A Multimodal World Model for Hidden Patient-State Readout, Reconstruction, and Simulation

HounsWorld：用于隐藏患者状态读取、重建与模拟的多模态世界模型

Yunhao Bai, Zhongwei Qiu, Guangyu Guo, Yiming Huang, Tony C. W. Mok, Qinji Yu, Ling Zhang, Yan Wang

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴集团达摩院） ； Hupan Laboratory（湖畔实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出3B参数多模态世界模型HounsWorld，结合CT扫描与临床语言，通过共享潜在患者状态实现读取、重建、模拟三类任务，在HounsBench基准上表现优异，提升了CT理解能力。

A Structural Dynamics Graph World Model: Unified Modeling, Constrained Rollout, and Interpretable Calibration

结构动力学图世界模型：统一建模、约束展开与可解释校准

Wei Wang, Yaosen Chen, Han Yang, Yuegen Liu, Mingli Luo, Xinxin Jiao, Xuming Wen, Ming Liu

机构 * Sobey（Sobey公司） 纠错

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

AI总结 提出SD-GWM结构动力学图世界模型，实现异构集成、语义保真与可审计治理，在极端洪水预测中较基线模型有8-28倍精度提升，为可审计的时空挖掘提供约束安全的可验证底物。

GWM-VLA: Geometry-Aware Latent World Modeling for Vision-Language-Action Learning

GWM-VLA：面向视觉-语言-动作学习的几何感知隐式世界建模

Yanping Zhao, Hang Yu, Yiwei Wang, Chen Ye, Siyu Tian, Di Zhang, Qingjun Wang, Qian Chen, Junqiao Zhao, Chen Ye, Guang Chen

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

AI总结 针对VLA模型在视觉/环境变化下性能下降问题，提出GWM-VLA框架，通过几何感知多视角编码等技术提升模型鲁棒性，经仿真和真实环境实验验证有效。

SIMMER: Benchmarking Latent Failures in LLM Executable Planning with a World Model

SIMMER: 基于世界模型评估LLM可执行规划中的潜在故障

Xiaoxin Lu, Ranran Haoran Zhang, Rui Zhang

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 提出SIMMER基准，通过人工策划的厨房领域符号世界模型，评估LLM规划中的潜在故障；实验发现前沿模型最多17%无错误计划，56%含潜在故障，多数不可逆；反事实预演可减少72%潜在故障和75%不可逆案例。

Comments Accepted at COLM 2026

DreamGuard: Efficient Runtime Guardrail for LLM Agents via Risk-Aware World Model

DreamGuard：基于风险感知世界模型的LLM智能体高效运行时护栏

Wenhao Lin, Chenyu Yu, Xingwei Lin, Sicong Cao, Xiang Chen, Lei Xue, Le Yu, Letian Sha, Chunming Wu

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

AI总结 针对LLM智能体运行时护栏的长视野风险盲点问题，提出基于风险感知世界模型的主动式护栏DreamGuard，经实验验证其安全-效用权衡更优且延迟低。

DF$^3$: World Modeling via Decoder-Free Feature Forecasting in Autonomous Navigation

DF³：自主导航中基于无解码器特征预测的世界建模

Jiaming Chen, Guoan Xu, Aoshen Huang, Haozhuo Zhang, Yang Li, Wei Pan

机构 * The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） ； Shandong University（山东大学） ； Shanghai Jiao Tong University（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)；分类 cs.CV

AI总结 本研究提出DF³框架，通过冻结视觉基础模型、MACF机制及专用任务查询，在潜在空间直接预测特征并生成任务输出，在性能与效率上实现平衡，适用于自主导航的世界建模。