世界模型

PWM-ArtGen: Part World Model for Articulated Object Generation

PWM-ArtGen: 面向铰接物体生成的部分世界模型

Wentao Zheng, Ancong Wu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University, China（计算机科学与工程学院，中山大学） 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 提出部分世界模型PWM-ArtGen，通过联合学习视觉动态和运动学参数，利用无标注数据协同训练，实现从单张图像生成铰接3D物体，在静止状态和零样本泛化上显著优于现有方法。

Safe and Adaptive Cloud Healing: Verifying LLM-Generated Recovery Plans with a Neural-Symbolic World Model

安全且自适应的云修复：使用神经符号世界模型验证LLM生成的恢复计划

Junyan Tan, Haoran Lin, Siyuan Guo, Yichen Fang, Xinyue Luo, Tianyu Shen, Zeyu Qiao

机构 * 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.AI

AI总结 提出PASE框架，将LLM作为规划引擎生成恢复计划，通过神经符号世界模型验证可行性，并利用DRL优化提示，实现动态自适应修复，显著降低恢复时间并提高未知故障检测精度。

Comments 13 pages

Learning Transferable Dynamics Priors from Action to World Modeling

从动作到世界建模的可迁移动力学先验学习

Ze Huang, Jiahui Zhang, Hairuo Liu, Chenxi Zhang, Ran Cheng, Li Zhang

机构 * School of Data Science, Fudan University, Shanghai, China（复旦大学数据科学学院，上海，中国） ； Shanghai Innovation Institute, Shanghai, China（上海创新研究院，上海，中国） ； Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学，上海，中国） ； McGill University, Montreal, QC, Canada（麦吉尔大学，蒙特利尔，魁北克，加拿大） 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 提出A2World模型，通过大规模机器人操作数据预训练动作条件世界模型，学习可迁移的交互动力学先验，支持模拟器评估和策略学习。

Comments ECCV 2026 Accepted

Prototype Latent World Model Replay for Class-Incremental Learning

原型潜在世界模型回放用于类增量学习

Weizhi Nie, Hui Wang, Weijie Wang, Yuting Su

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 提出无记忆框架，通过冻结的ImageNet预训练编码器将旧类存储为潜在状态分布，在新类到来时采样回放，结合轻量适配器和对比学习，显著提升类增量学习性能。

Comments 19 pages, 10 figures

Business World Model

商业世界模型

Cecil Pang, Hiroki Sayama

机构 * AI Engineering, USA TODAY Co., Inc.（AI工程，USA TODAY公司） ； School of Systems Science and Industrial Engineering, Binghamton University, State University of New York（系统科学与工业工程学院，宾夕法尼亚州立大学宾夕法尼亚州立大学） ； Binghamton Center of Complex Systems, Binghamton University, State University of New York（宾夕法尼亚州立大学复杂系统中心） ； Waseda Innovation Lab, Waseda University, Tokyo, Japan（早稻田大学创新实验室） 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 提出商业世界模型（BWM）架构，将世界模型思想应用于商业环境，通过编码状态、动态、约束和目标，支持自主决策与规划。

Perceptual 3D Simulation With Physical World Modeling

基于物理世界建模的感知3D仿真

Wanhee Lee, Klemen Kotar, Rahul Mysore Venkatesh, Jared Watrous, Daniel L. K. Yamins

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 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 提出P3Sim系统，结合学习型物理世界模型、几何条件模块和持久场景记忆，在部分观测和不完整3D变换信号下模拟未来场景状态，实现多任务泛化。

Comments Published as a conference paper at CVPR 2026

LithoDreamer: A Physics-Informed World Model for Multi-Stage Computational Lithography

LithoDreamer: 一种用于多阶段计算光刻的物理信息世界模型

Yuqi Jiang, Yumeng Liu, Zimu Li, Jinyuan Deng, Qian Jin, Yucheng Cui, Yu Li, Xunzhao Yin, Qi Sun, Cheng Zhuo

机构 * 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.AI

AI总结 提出首个物理信息世界模型LithoDreamer，将光刻流程建模为决策驱动的多步演化系统，通过对比变分优化实现可解释干预，在正向演化和逆向规划中达到最优性能。

Comments Correspondence to: Qi Sun <qisunchn \at zju \dot edu \dot cn>

Journal ref Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML), Jul. 6-11, 2026

Learning a Normal World Model for Few-Shot Boundary-Calibrated Abnormality Detection

学习正常世界模型用于少样本边界校准的异常检测

Weizhi Nie, Weichao Liu, 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 model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出超图熵正常世界模型，通过正常事件学习正常世界并用少量异常样本校准边界，在NASA C-MAPSS数据集上实现强零样本和少样本异常检测性能。

Comments 23 pages,8 figures, 10 tables

UniviewVLA: A Unified Multiview Vision-Language-Action Model with World Modeling

UniviewVLA：统一的多视图视觉-语言-动作模型与世界建模

Tao Xu, Runhao Zhang, Zhijian Huang, Jiayi Guan, Jiaxin Wang, Yifan Ding, Yong-Lu Li, Long Chen, Guang Chen, Jinghui Lu

机构 * Tongji University（同济大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Xiaomi EV（小米汽车） 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 提出UniviewVLA，利用世界模型生成多视图未来帧，从标准双摄像头观测中预测动作，解决遮挡问题，无需额外硬件或显式重建，并通过运动信息令牌压缩和动作熵视图选择提升效率。

Social World Model for Lifelong Social Intelligence

社会世界模型：面向终身社会智能

Yu Luo

机构 * Central South University（中南大学） 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 提出社会世界模型，将社交互动分解为五个维度构建闭环学习框架，并配套数据合成机制与终身学习基准，使小模型可持续获取社会协调能力。

Comments 13 pages, 2 figures

DREAM-Chunk: Reactive Action Chunking with Latent World Model

DREAM-Chunk：基于潜在世界模型的反应式动作分块

Wenxi Chen, Kaidi Zhang, Chi Lin, Zhiyuan Zhang, Yu She, Yuejiang Liu, Raymond A. Yeh, Shaoshuai Mou, Yan Gu

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出DREAM-Chunk方法，通过轻量级潜在世界模型在测试时采样多个候选动作分块并选择最优执行，提升动作分块策略在随机动态下的鲁棒性。

Next Forcing: Causal World Modeling with Multi-Chunk Prediction

Next Forcing: 基于多块预测的因果世界建模

Gangwei Xu, Qihang Zhang, Jiaming Zhou, Xing Zhu, Yujun Shen, Xin Yang, Yinghao Xu

机构 * Robbyant ； HUST（华中科技大学） ； HKUST（香港科技大学） ； HKUST (GZ)（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

AI总结 提出Next Forcing框架，通过多块预测训练目标加速视频生成模型收敛、提升精度并实现推理加速，在多个基准上取得最优结果。

Comments Project page: https://gangweix.github.io/next-forcing/

WorldKernel: A World Model is the Coupling Kernel of Admissible Possible Worlds

WorldKernel：世界模型是可能世界的耦合核

Fabio Rovai

机构 * The Tesseract Academy（泰塞克特学院） 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 本文发现强预测器在反事实耦合上失效，提出将世界模型建模为可能世界上的半正定耦合核，其非对角元编码反事实信息，并通过半正定性约束和逻辑公理实现高效推理。

WorldPlay: Towards Long-Term Geometric Consistency for Real-Time Interactive World Modeling

WorldPlay：面向实时交互式世界建模的长期几何一致性

Wenqiang Sun, Haiyu Zhang, Haoyuan Wang, Junta Wu, Zehan Wang, Zhenwei Wang, Yunhong Wang, Jun Zhang, Tengfei Wang, Chunchao Guo

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 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 提出WorldPlay流式视频扩散模型，通过双重动作表示、重构上下文记忆和上下文强制蒸馏方法，实现实时交互式世界建模并保持长期几何一致性，生成24 FPS的720p长视频。

Comments project page: https://3d-models.hunyuan.tencent.com/world/, demo: https://3d.hunyuan.tencent.com/sceneTo3D, code: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HY-WorldPlay

Learning Explicit Behavioral Models with Adaptive Questions and World-Model Probes

通过自适应问题和世界模型探针学习显式行为模型

Hikaru Shindo, Yu Deng, Teng Cao, Quentin Delfosse, Christopher Tauchmann, Jannis Blüml, Gopika Sudhakaran, Kristian Kersting

机构 * Artificial Intelligence and Machine Learning Lab（人工智能与机器学习实验室） ； Technical University of Darmstadt（德累斯顿技术大学） ； Hessian Center for Artificial Intelligence (hessian.AI)（黑森人工智能中心） ； German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)（德国人工智能研究中心） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； Centre for Cognitive Science（认知科学中心） 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 提出显式符号行为模型（ESBM），通过自适应问题和世界模型探针将任务性能与可解释机制结合，在Atari任务中学习高分策略并生成显式答案和机制预测。

Agentic World Modeling for 6G: Near-Real-Time Generative State-Space Reasoning

面向6G的智能体世界建模：近实时生成式状态空间推理

Farhad Rezazadeh, Amir Ashtari Gargari, Hatim Chergui, Sandra Lagen, Merouane Debbah, Houbing Song, Lingjia Liu

机构 * BrainOmega and the Technical University of Catalonia (UPC)（BrainOmega 和 哈佛大学（UPC）） ； Centre Tecnologic de Telecomunicacions de Catalunya (CTTC/CERCA)（巴塞罗那电信技术中心（CTTC/CERCA）） ； i2CAT Foundation（i2CAT 基金会） ； Khalifa University of Science and Technology（科技 Khalifa 大学） ； University of Maryland, Baltimore County (UMBC)（马里兰大学巴尔的摩分校（UMBC）） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院） 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 提出基于世界建模的智能体框架WM-MS3M，通过生成式状态空间实现6G网络近实时反事实推理与资源分配，在O-RAN数据上降低预测误差并加速推理。

Comments 13 Pages, 3 Figures, 4 Tables

Intercepting the Future: Latent-Space Predictive World Model for Dynamic VLA Manipulation

拦截未来：用于动态VLA操作的潜在空间预测世界模型

Shahram Najam Syed, Arthur Jakobsson, Haoran Hao, Jeffrey Ichnowski

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） 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 提出AHEAD框架，通过潜在空间世界模型预测未来视觉特征，使冻结的VLA模型在动态场景中实现高成功率操作。

Comments 28 pages, 7 figures, 16 tables, Su

Chreode: A Cell World Model for One-Step Temporal Dynamics and Perturbation Prediction

Chreode: 用于一步时间动态和扰动预测的细胞世界模型

Mufan Qiu, Genhui Zheng, Yinuo Xu, Ruichen Zhang, Ying Ding, Qi Long, Tianlong Chen

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 提出Chreode，一种基于结构化残差转移算子的单步细胞世界模型，通过预训练和微调实现发育轨迹与扰动预测的统一，在多个基准上取得性能提升。

Comments 25 pages, 3 figures, 14 tables. Submitted to NeurIPS 2026

Self-supervised Hierarchical Visual Reasoning with World Model

基于世界模型的自监督分层视觉推理

Yuanfei Xu, Lin Liu, Wengang Zhou, Mingxiao Feng, Houqiang Li

机构 * Department of Electronic Engineering and Information Science, University of Science and Technology of China（电子工程与信息科学系，中国科学技术大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（人工智能研究院，合肥综合性国家科学中心） 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ResDreamer，一种分层世界模型，通过自监督方式学习残差表示，实现高效视觉推理，在3D开放环境中达到最先进的样本和参数效率。

Unified 3D Scene Understanding Through Physical World Modeling

统一3D场景理解：通过物理世界建模

Wanhee Lee, Klemen Kotar, Rahul Mysore Venkatesh, Jared Watrous, Honglin Chen, Khai Loong Aw, Daniel L. K. Yamins

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； OpenAI 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 提出一个概率图模型3WM，将深度估计、新视角合成和物体操作等3D视觉任务统一为单一模型，通过不同推理路径实现零样本任务执行，无需微调即达到最先进性能。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026

PathWise: Planning through World Model for Automated Heuristic Design via Self-Evolving LLMs

PathWise：通过世界模型规划实现基于自进化LLM的自动启发式设计

Oguzhan Gungordu, Siheng Xiong, Faramarz Fekri

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(title,abstract)；world model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出PathWise多智能体推理框架，将启发式生成建模为基于蕴含图的序列决策过程，通过策略智能体、世界模型智能体和评论智能体的协作实现状态感知规划，在组合优化问题上收敛更快、泛化更强。

Comments Accepted to ICML 2026

FlyMirage: A Fully Automated Generation Pipeline for Diverse and Scalable UAV Flight Data via Generative World Model

FlyMirage: 一种用于生成多样化和可扩展的无人机飞行数据的完全自动化生成流程

Jinhan Li, Xijie Huang, Zhaoqi Wang, Yijin Wang, Weiqi Ge, Qiyi He, Mo Zhu, Fei Gao, Yuze Wu, Xin Zhou

机构 * State Key Laboratory of Industrial Control Technology, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China（浙江大学工业控制技术状态重点实验室，杭州310027，中国） ； Differential Robotics, Hangzhou 311121, China（差分机器人，杭州311121，中国） 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 本文提出FlyMirage，一种完全自动化的生成流程，通过生成世界模型生成大规模、多样化且逼真的无人机视觉-语言导航数据，支持下一代具身导航模型的发展。

PanoWorld: A Generative Spatial World Model for Consistent Whole-House Panorama Synthesis

PanoWorld: 一种生成式空间世界模型，用于一致的整屋全景合成

Jinrang Jia, Zhenjia Li, Yijiang Hu, Yifeng Shi

机构 * Ke Holdings Inc.（凯控股有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出PanoWorld，一种生成式空间世界模型，通过自回归生成基于节点的360度全景图，实现一致的整屋全景合成，解决了纯2D生成器在视角变化时几何和材质重新想象的问题，以及单一3D生成在多房间尺度下的高成本和纹理丢失问题。

Comments 17

ECG-WM: A Physiology-Informed ECG World Model for Clinical Intervention Simulation

ECG-WM: 一种基于生理的ECG世界模型用于临床干预模拟

Zhikang Chen, Yue Wang, Sen Cui, Yu Zhang, Changshui Zhang, Tianling Ren, Tingting Zhu

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 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 本文提出了一种基于ECG的世界模型，用于条件化预测心脏电生理学，通过整合生理学普通微分方程先验知识，提升干预后ECG轨迹的生理合理性，并引入不确定性评估策略以更可靠地评估候选干预方案。

World Model-Enabled Causal Digital Twins for Semantic Communications in Physical AI Systems

面向物理人工智能系统的语义通信世界模型增强因果数字孪生

Lingyi Wang, Tingyu Shui, Walid Saad, Pascal Adjakple

机构 * Bradley Department of Electrical and Computer Engineering, Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学电子与计算机工程系 Bradley 部门） ； Research and Innovation Labs, InterDigital Communications Inc.（InterDigital Communications Inc. 研究与创新实验室） 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 本文提出基于世界模型的因果数字孪生框架，解决物理人工智能系统中语义通信的长期回报最大化问题，通过因果信息价值指标和策略训练提升导航成功率。

Code World Model Preparedness Report

代码世界模型准备性报告

Daniel Song, Peter Ney, Cristina Menghini, Faizan Ahmad, Aidan Boyd, Nathaniel Li, Ziwen Han, Jean-Christophe Testud, Saisuke Okabayashi, Maeve Ryan, Jinpeng Miao, Hamza Kwisaba, Felix Binder, Spencer Whitman, Jim Gust, Esteban Arcaute, Dhaval Kapil, Jacob Kahn, Ayaz Minhas, Tristan Goodman, Lauren Deason, Alexander Vaughan, Shengjia Zhao, Summer Yue

机构 * MSL Preparedness Team（MSL准备团队） ； AI Security Team（AI安全团队） 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 报告评估了Meta的代码世界模型在潜在灾难性风险领域的准备情况，发现其风险与现有AI生态无异，因此作为开源模型发布。

Comments 25 pages, 3 figures

HAIC: Humanoid Agile Object Interaction Control via Dynamics-Aware World Model

HAIC：通过动态感知世界模型实现人形敏捷物体交互控制

Dongting Li, Xingyu Chen, Qianyang Wu, Bo Chen, Sikai Wu, Hanyu Wu, Guoyao Zhang, Liang Li, Mingliang Zhou, Diyun Xiang, Jianzhu Ma, Qiang Zhang, Renjing Xu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； HKUST(Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Xiaomi Robotics Lab（小米机器人实验室） 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 本文提出HAIC框架，通过动态预测和空间优先级构建动态占用地图，实现人形机器人在复杂动态环境下与不同物体的稳健交互，提升敏捷任务和多物体长周期任务的完成能力。

Comments RSS 2026. Webpage: https://haic-humanoid.github.io/

ST-Gen4D: Embedding 4D Spatiotemporal Cognition into World Model for 4D Generation

ST-Gen4D：将4D时空认知嵌入世界模型以实现4D生成

Haonan Wang, Hanyu Zhou, Tao Gu, Luxin Yan

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； School of Computing, Macquarie University（麦考瑞大学计算机学院） 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 本文提出ST-Gen4D框架，通过4D时空认知世界模型实现4D生成，结合时空表示、认知、推理和生成四大设计，提升4D生成的结构合理性和拓扑一致性。

EvolvingAgent: Curriculum Self-evolving Agent with Continual World Model for Long-Horizon Tasks

EvolvingAgent: 基于持续世界模型的课程自进化代理用于长周期任务

Tongtong Feng, Xin Wang, Zekai Zhou, Ren Wang, Yuwei Zhan, Guangyao Li, Qing Li, Wenwu Zhu

机构 * Department of Computer Science and Technology, Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University（计算机科学与技术系，北京信息科学与技术国家研究中心，清华大学） ； Department of Computer Science, University of Sydney（计算机科学系，悉尼大学） ； Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（电子工程系，清华大学） 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 本文提出EvolvingAgent，通过持续世界模型实现自主完成长周期任务，采用任务规划、动作控制和反思模块，提升Minecraft和Atari环境中的性能。

World-Env: Leveraging World Model as a Virtual Environment for VLA Post-Training

World-Env: 利用世界模型作为虚拟环境进行VLA后训练

Junjin Xiao, Yandan Yang, Xinyuan Chang, Ronghan Chen, Feng Xiong, Mu Xu, Wei-Shi Zheng, Qing Zhang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University, China（中山大学计算机科学与工程学院） ； AMap, Alibaba Group（阿里巴巴集团高德地图） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education, China（教育部机器智能与先进计算重点实验室） 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 针对VLA模型在数据稀缺场景下的性能下降问题，提出World-Env框架，通过虚拟仿真器替代真实环境，提升安全性和效率，实现任务完成检测与持续奖励。