世界模型

Action-Conditioned World Model for Goal Plane Probe Guidance in Robotic Ultrasound

用于机器人超声中目标平面探头引导的动作条件世界模型

Siqi Fan, Mingcong Chen, Ran Liu, Zixuan Yang, Xiaoyu Fu, Xiaoqing Gao, Yunhui Liu, Hongbin Liu

机构 * Department of Mechanical and Automation Engineering, Chinese University of Hong Kong（香港中文大学机械与自动化工程学系） ； Department of Biomedical Engineering, City University of Hong Kong（香港城市大学生物医学工程学系） ； Centre for Artificial Intelligence and Robotics Hong Kong Institute of Science & Innovation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人中心） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Department of Surgical and Interventional Engineering, King’s College London（伦敦国王大学外科与介入工程学系） ； Department of Vascular Ultrasound, Xuanwu Hospital, the Capital Medical University（首都医科大学宣武医院血管超声科） 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 研究针对机器人超声目标平面探头引导问题，提出基于模型的两阶段学习管道，包括潜在条件扩散世界模型和目标条件时间变换器，在自收集数据集及实际闭环实验中取得较好成果，证明学习到的超声动力学对训练目标导向机器人探头导航有潜力。

Cognitive World Model for Progressive BDI/E Trajectory Evaluation of Conversational Agents

用于过程级社会影响力评估的认知世界模型

Minghui Ma, Bin Guo, Hao Wang, Han Wang, Mengqi Chen, Jingqi Liu, Yan Liu

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 提出认知世界模型(CogWM)，通过联合预测BDI/E认知状态和用户话语，实现从终端判断到过程跟踪的社会影响力对话评估，在四个场景中达到77.6%情感准确率。

Comments 22 pages, 6 figures

CheckVLA: Execution-Time Verification with Action-Conditioned World Model for Long-Horizon Mobile Manipulation

CheckVLA：面向长 horizon 移动操作的基于动作条件世界模型的执行时验证

Yushan Liu, Peibo Sun, Xintao Chao, Zhenyang Yang, Yifan Xie, Lingfeng Zhang, Shoujie Li, Chenyu Tang, Fang Chen, Xiao-Ping Zhang, Wenbo Ding

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 CheckVLA 是基于动作条件世界模型的长 horizon 移动操作执行时验证方法，在 RoboCasa365 上其平均成功率比定期重规划提升 8.5 个百分点，且及时召回率显著优于仅观测及动作打乱的对照方法。

Real-Time Human-Centric World Modeling for Upper-Body Human-Object Interaction

用于上身人体-物体交互的实时以人为中心的世界建模

Chaonan Ji, Jinwei Qi, Peng Zhang, Bang Zhang

机构 * Tongyi Lab（通义实验室） 纠错

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

AI总结 该研究提出用于上身人体-物体交互的实时以人为中心世界模型，采用连续-离散联合控制方案，结合多尺度运动编码的连续人体状态控制与语言编码离散交互状态控制，能精确建模人物与环境交互，提炼后实现高效实时推理，实验验证了其优势。

Mobile Network Control with a World Model

基于世界模型的移动网络控制

Maxime Bouton, Ioanna Mitsioni, Simon Lindståhl, Jaeseong Jeong

机构 * Ericsson Research（爱立信研究） 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 针对移动网络控制问题，提出基于世界模型的方法，通过历史数据训练模型预测行动影响，利用不确定性估计找最优配置，优化目标可动态改变。该方法在模拟闭环控制中有效，相比传统方法和强化学习提升了节能与服务质量平衡性能。

Journal ref 2026 IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium (NOMS)

Video-HOCA: A Diagnostic Benchmark for Physical Anomaly Reasoning in Video-LLMs

HOCA-Bench: 通过黑格尔本体论-因果异常超越语义感知以实现预测世界建模

Chang Liu, Yunfan Ye, Qingyang Zhou, Xichen Tan, Mengxuan Luo, Zhenyu Qiu, Wei Peng, Zhiping Cai

机构 * Hunan University, Changsha, China（湖南大学） ； National University of Defense Technology, Changsha, China（国防科技大学） 纠错

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

AI总结 HOCA-Bench通过黑格尔本体论-因果异常框架，揭示视频大语言模型在预测世界建模任务中的认知局限，发现模型在因果机制理解上存在显著缺陷。

DSWorld: A Data Science World Model for Efficient Autonomous Agents

DSWorld：用于高效自主智能体的数据科学世界模型

Zherui Yang, Fan Liu, Hao Liu

机构 * The 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.AI

AI总结 研究自主数据科学智能体依赖试错流程效率低的问题，提出数据科学世界模型概念及DSWorld框架，含多种技术。构建数据集并引入优化策略，实验显示其加速智能体训练和推理，在转换预测任务上超基线。

SeerGuard: A Safety Framework for Mobile GUI Agents via World Model Prediction

SeerGuard：一种通过世界模型预测实现的移动 GUI 代理安全框架

Xue Yu, Bo Yuan, Pengshuai Yang, Kailin Zhao, Hong Hu, Junlan Feng

机构 * JIUTIAN Research（九天研究） 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 研究针对移动 GUI 代理安全风险问题，提出 SeerGuard 框架，通过执行前指令级筛选和行动级风险评估减轻风险。构建安全增强世界模型，经实验验证其在不同代理上有效泛化，提升了安全效用分数并降低风险成本分数。

Comments 19 pages, 8 figures

From Surface Forecasting to Observability Forecasting: A Latent World Model for Cloud-Aware EO Monitoring

从地表预测到可观测性预测：用于云感知地球观测监测的潜在世界模型

Mohanad Albughdadi

机构 * European Centre for Medium-Range Weather Forecasts（欧洲中期天气预报中心） 纠错

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

AI总结 研究地球观测处理链中地表可观测性预测问题，采用LeWorldModel模型并将其应用于云感知地球观测序列，经训练和评估，该模型在可观测性基准上优于持久性方法，在多方面表现良好且能产生异常信号。

ABot-3DWorld 0: A Universal World Model to Explore Any 3D Space

ABot-3DWorld 0：一个用于探索任意 3D 空间的通用世界模型

Mingchao Sun, Luyang Tang, Yu Liu, Xu Yan, Zhan Li, Yunwei Zhang, Fei Yu, Zengye Ge, Yumin Liu, Jiacheng Zhang, Yongchang Zhang, Jiawei Zhang, Zhicheng Liu, Zhongxu Sun, Tianjian Ouyang, Wenzheng Chen, Shixing Yang, Nianfei Fan, Guodong Sun, Huan Li, Zheng Zhou, Yongze Li, Yingliang Peng, Mengmeng Du, Yuan Liu, Haozhe Shi, Chunnuo Gong, Chengzhen Yu, Chunxue Jia, Yang Liu, Shiying Zeng, Junnan Lai, Hang Zhang, Ning Guo, Baoquan Chen, Mu Xu, Hongyu Pan

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 介绍 ABot-3DWorld 0 通用多模态 3D 世界模型，核心是 SGP，通过特定流程将多模态输入转换为 3D 世界，用于通用 3D 内容创建，在开源方法中领先，多模态输入下场景保真度更高。

Comments Official Page: https://abot-world.amap.com/plaza

RynnWorld-Teleop: An Action-Conditioned World Model for Digital Teleoperation

RynnWorld-Teleop：用于数字遥操作的动作条件世界模型

Haoyu Zhao, Xingyue Zhao, Hangyu Li, Biao Gong, Kehan Li, Siteng Huang, Xin Li, Deli Zhao, Zhongyu Li

机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（达摩院，阿里巴巴集团） ； Hong Kong Embodied AI Lab（香港具身人工智能实验室） ； CUHK（香港中文大学） ； Hupan Lab（湖畔实验室） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Ant Group（蚂蚁集团） 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 研究针对机器人学习数据收集瓶颈，提出数字遥操作范式，用生成世界模型解耦数据收集与物理约束。以RynnWorld-Teleop系统实现，含多种技术，能实时生成，训练策略可零样本转移，还能增强数据集，是高保真可扩展数据引擎。

Comments Project Page: https://alibaba-damo-academy.github.io/RynnWorld-Teleop.github.io, Github: https://github.com/alibaba-damo-academy/RynnWorld-Teleop

X-Foresight: A Joint Vision-Action Causal Forecasting Network via Predictive World Modeling

X-Foresight：一种通过预测世界建模的联合视觉-动作因果预测网络

Baolu Li, Jingyu Qian, Rui Guo, Yilun Chen, Hanpeng Liu, Yuan Lin, Junhong Zhou, Ruixin Liu, Liu Yang, Yutong Zheng, Zhenli Zhang, Sean Li, Chaoda Zheng, Boyang Wang, Tenglong, Gu, Zhuangzhuang Ding, Pengkun Zheng, Yu Zhang, Xianming Liu

机构 * PWM Team（PWM团队） ； XPeng Inc.（XPeng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 提出X-Foresight，一种将预测世界模型直接集成到VLA架构中的方法，通过长程分块自回归策略和课程学习，联合学习世界建模与实时动作控制，以解决视频预测中的低熵冗余和长程因果建模难题。

Narrative World Model: Narratology-Grounded Writer Memory for Long-Form Fiction

叙事世界模型：基于叙事学的长篇小说作者记忆

Mohammad Saifullah, Thomas Kornmaier, Taaha Kazi, Vasu Sharma, Aditya Sanjiv Kanade, Aanand Kumar Yadav

机构 * PocketFM（口袋FM） 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 研究针对长篇小说作者记忆问题，提出叙事世界模型（NWM），结合叙事学时间状态图与查询条件混合检索，在多跳叙事学问答上显著优于基线，优势源于其独特表征，非提取方式。

Comments 23 pages, 4 figures; 9-page main text plus appendix. Preprint

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