Symmetries and assisted inflation in the DGP braneworld model
专题命中 通用世界模型 :world model(title,abstract);world model(title,abstract)
Comments 13 pages, 1 figure
Journal ref Phys.Rev. D70 (2004) 064033
视觉与机器人
面向环境建模、时序预测、仿真规划、具身智能和自动驾驶的世界模型方法与应用。
专题命中 通用世界模型 :world model(title,abstract);world model(title,abstract)
Comments 13 pages, 1 figure
Journal ref Phys.Rev. D70 (2004) 064033
专题命中 通用世界模型 :world model(title,abstract);world model(title,abstract)
Comments 37pages, 23 figures, version 2 with a correction in tex format
Journal ref Phys.Rev.D75:043501,2007
专题命中 通用世界模型 :world model(title,abstract);world model(title,abstract)
Comments 6 pages, 2 figures
Journal ref Phys.Rev.D77:124031,2008
专题命中 通用世界模型 :world model(title,abstract);world model(title,abstract)
Comments 7 pages, 4 figures
Journal ref Phys.Rev.D78:044017,2008
专题命中 通用世界模型 :world model(title,abstract);world model(title,abstract)
Comments 11 pages, 6 figures, revised version, accepted for publication in Phys. Lett. B
Journal ref Phys.Lett.B654:133-138,2007
专题命中 通用世界模型 :world model(title,abstract);world model(title,abstract)
Comments 17 pages and 18 figures, V2: Added comments, references, explained some topics related to the matter power spectrum as a robust constraint, accepted for publication in Mon. Not. R. Astron. Soc
Journal ref Mon. Not. R. Astron. Soc. 388, 197- 210 (2008)
专题命中 通用世界模型 :world model(title,abstract);world model(title,abstract)
Comments 7 pages, 1 figure, references added
Journal ref Phys.Rev. D69 (2004) 024001
专题命中 通用世界模型 :world model(title,abstract);world model(title,abstract)
Comments 61 pages; published version in Phys. Rev. D
Journal ref Phys. Rev. D 69 (2004) 104011
专题命中 通用世界模型 :world model(title,abstract);world model(title,abstract)
Comments 14 pages
Journal ref Phys.Lett. A283 (2001) 8
专题命中 通用世界模型 :world model(title,abstract);world model(title,abstract)
Comments 4 pages, no figure, Proceedings of The 2nd Seoul Workshop on Gravitation and Cosmology
Journal ref J.KoreanPhys.Soc.35:S633-S637,1999; J.KoreanPhys.Soc.35:S633-637,1999
用于智能任务的以对象为中心的环境建模
机构 * University of Notre Dame(圣母大学)
专题命中 通用世界模型 :environment model(title,abstract);world model(abstract);world models(abstract);world model(abstract)
AI总结 研究大语言模型智能体经验维护难题,提出以对象为中心的环境建模(OCM),将经验组织成可执行模型,含对象知识与过程知识,在线更新并验证,实验表明其能提升智能体性能。
Faster-WAM:世界动作模型需要深度动作模块吗?
机构 * Huawei Noah’s Ark Lab(华为诺亚方舟实验室) ; Huawei Celia Team(华为Celia团队) ; Labs(2012实验室)
专题命中 通用世界模型 :world model(abstract);world models(abstract);video world model(abstract);world model(abstract)
AI总结 针对现有WAMs动作模块深度绑定视频骨干网络导致延迟高的问题,提出以视频为中心的DoT架构,构建Faster-WAM,实现低延迟、高性能与强泛化,较Fast-WAM提速3.2倍。
IPR-1:交互式物理推理器
机构 * CARNEGIE MELLON UNIVERSITY(卡内基梅隆大学)
专题命中 通用世界模型 :world model(abstract);world models(abstract);world-model(abstract);world model(abstract)
AI总结 提出IPR模型,通过世界模型滚动评分和强化VLM策略,结合物理中心动作代码PhysCode,在1000+异构游戏基准上实现鲁棒的物理推理,性能超越GPT-5并零样本迁移至未见游戏。
Comments Accepted by CVPR 2026. 13 pages of main text and 20 pages of appendices. Project page: https://mybearyzhang.github.io/ipr-1
StarVLA:一种积木式代码库,用于视觉-语言-动作模型开发
机构 * Von Neumann Institute, HKUST(香港科技大学冯·诺依曼研究所)
专题命中 通用世界模型 :world model(abstract);world models(abstract);world-model(abstract);world model(abstract)
AI总结 StarVLA通过模块化架构、可重用训练策略和统一评估接口,解决VLA方法碎片化问题,提升可复现性和跨架构兼容性。
Comments Open-source VLA infra, Technical Report
探测潜在世界:在潜在表示中涌现的离散符号与物理结构
机构 * PARRAWA AI(PARRAWA人工智能)
专题命中 通用世界模型 :world model(abstract);world models(abstract);video world model(abstract);world model(abstract)
AI总结 本文提出AIM框架,通过被动量化探针探测V-JEPA 2潜在表示中的离散符号序列,揭示潜在空间的紧凑性及结构化符号 manifold 的可发现性。
Comments 35 pages, 6 figures, 3 tables, 26 equations; independent research report; Stage 1 of a four-stage AIM--V-JEPA 2 integration roadmap; code available at https://github.com/cyrilliu1974/JEPA
专题命中 通用世界模型 :world model(abstract);world models(abstract);video world model(abstract);world model(abstract)
Comments Website: https://liruiw.github.io/hma/
通过视频表示正则化缓解复合误差
机构 * Peking University(北京大学)
专题命中 通用世界模型 :world model(abstract);world models(abstract);video world model(abstract);world model(abstract)
AI总结 针对视频扩散世界模型自回归生成的复合误差问题,研究发现其与表示维度崩溃相关,提出视频表示正则化方法,在VBench指标上显著优于Diffusion Forcing,提升了长视频生成的鲁棒性。
FOCA: 面向未来的条件化用于数据高效的视觉-语言-动作适应
机构 * Center for AI Research, VinUniversity, Vietnam ; University of Utah, USA ; German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI) ; Technical University of Denmark, Denmark ; University of Oldenburg, Germany ; University of Stuttgart, Germany ; Max Planck Research School for Intelligent Systems (IMPRS-IS), Germany
专题命中 通用世界模型 :world model(abstract);world models(abstract);video world model(abstract);world model(abstract)
AI总结 提出FOCA框架,结合未来交互嵌入预测与目标观测隐式对齐,实现数据高效的VLA少样本适应,在LIBERO、RoboCasa和真实机器人上取得新最优结果。
Comments Accepted at ICML 2026. Project page: https://focavla.github.io/
世界行动模型:综述
机构 * National University of Singapore(新加坡国立大学)
专题命中 通用世界模型 :world model(abstract);world models(abstract);video world model(abstract);world model(abstract)
AI总结 本文综述世界行动模型(WAMs),通过两种互补视角组织现有工作,揭示其设计权衡与未来趋势。
Comments 57 pages, 6 figures
M*: 一个模块化、可扩展的多模态模型服务系统
机构 * Stanford University(斯坦福大学) ; University of Washington(华盛顿大学) ; Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学)
专题命中 通用世界模型 :world model(abstract);world models(abstract);world-model(abstract);world model(abstract)
AI总结 提出M*系统,通过将模型表示为数据流图并引入Walk Graph抽象,支持多模态复合模型的高效服务,在多个任务上降低延迟并提升吞吐量。
Comments The codebase is available at https://github.com/mstar-project/mstar
物理AI中的静默故障:自主系统运行时动作授权的文献综述
机构 * STATE16
专题命中 通用世界模型 :world model(abstract);world models(abstract);world-model(abstract);world model(abstract)
AI总结 本文综述了物理AI系统中黑箱模型发出看似合理但实际错误的物理动作导致的静默故障问题,提出了运行时防护栏的分类和评估要求。
Comments 23 pages
多智能体大语言模型共识系统中的内部攻击
机构 * Department of XXX, University of YYY, Location, Country(XXX系,YYY大学,Location,Country) ; School of ZZZ, Institute of WWW, Location, Country(ZZZ学院,WWW研究所,Location,Country) ; Department of Computer Science, Tulane University, New Orleans, United States of America(计算机科学系, Tulane大学,新奥尔良,美国)
专题命中 通用世界模型 :world model(abstract);world models(abstract);world-model(abstract);world model(abstract)
AI总结 研究多智能体大语言模型共识系统中的内部攻击问题,提出基于世界模型的框架,通过学习良性智能体的潜在行为状态并利用强化学习训练攻击者,有效降低共识率并延长分歧时间。
MultiGen:扩散游戏引擎中可编辑多人世界的层级设计
机构 * Stanford University(斯坦福大学) ; Google(谷歌)
专题命中 通用世界模型 :world model(abstract);world models(abstract);video world model(abstract);world model(abstract)
AI总结 本文提出MultiGen,通过引入显式外部内存模块,实现可编辑多人世界中的环境控制与共享推理,提升交互性和一致性。
Comments Project page here: https://ryanpo.com/multigen/
无需空间超感知的解决方法
机构 * Tübingen AI Center, University of Tübingen(图宾根人工智能中心,图宾根大学) ; Max Planck Institute for Biological Cybernetics(马克斯·普朗克生物 cybernetics 研究所)
专题命中 通用世界模型 :world model(abstract);world models(abstract);video world model(abstract);world model(abstract)
AI总结 Cambrian-S通过定制推理策略在无需空间超感知的情况下解决视频世界模型基准。
Comments Tech Report
机构 * University of Edinburgh(爱丁堡大学) ; Cohere ; Vrije Universiteit Brussel(布鲁塞尔自由大学) ; Université de Montréal(蒙特利尔大学)
专题命中 通用世界模型 :world model(title);world model(title);environment model(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
机构 * Department of Mechanical Engineering and Materials Science, Yale University(机械工程与材料科学系,耶鲁大学)
专题命中 通用世界模型 :world model(abstract);world models(abstract);world-model(abstract);world model(abstract)
Comments 8 pages, 8 figures. Published at IEEE Robotics Automation Letters
专题命中 通用世界模型 :world model(abstract);world models(abstract);world-model(abstract);world model(abstract)
Comments 23 pages, 16 figures, accepted to RLC 2024
Twin:利用测试时数字孪生玩未知游戏
专题命中 通用世界模型 :world-model(abstract,abstract_cn);world-model(abstract,abstract_cn);world model(abstract);world model(abstract)
AI总结 该研究提出Twin系统,通过测试时数字孪生构建可执行世界模型,在ARC-AGI-3等未知游戏中通关率达97.8%,效率优于人类,核心是通过模拟交互和反例修复推断游戏规则与目标。
Comments Project website with action-by-action replays of all 25 runs: https://arc-agi-3-twin.vercel.app/ Code: AGI-3" target="_blank" rel="noopener">https://github.com/Alexyskoutnev/TWIN-ARC-AGI-3
FlashRT:用于引导智能体部署实时多模态应用的智能体框架
机构 * Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) ; AMD(超威半导体公司) ; University at Buffalo(纽约州立大学水牛城分校)
专题命中 通用世界模型 :world model(abstract);world models(abstract);video world model(abstract);world model(abstract)
AI总结 研究实时多模态应用部署难题,提出FlashRT智能体框架。通过新范式引导编码智能体多阶段转换,将参考实现转为高效部署,在不同GPU上显著提升性能,尤其在专家优化不成熟平台更具扩展性。
教会视频生成器记忆:为不可见状态演化引出动态记忆
机构 * Applied Intuition(应用直觉) ; University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校)
专题命中 通用世界模型 :world model(abstract);world models(abstract);video world model(abstract);world model(abstract)
AI总结 针对视频生成模型在观测中断时状态冻结的问题,提出ReMind框架,通过面向记忆的数据构建、事件感知训练和缓存适配,利用KV缓存机制实现动态记忆,在STEVO-Bench和恢复任务上取得最佳成绩。