世界模型

Modular connectivity in neural networks emerges from Poisson noise-motivated regularisation, and promotes robustness and compositional generalisation

神经网络中的模块化连接源于受泊松噪声启发的正则化，并促进鲁棒性和组合泛化

Daoyuan Qian, Qiyao Liang, Ila Fiete

机构 * McGovern Institute for Brain Research, Massachusetts Institute of Technology, MA 02139, U.S.A.（麦戈文脑科学研究所，麻省理工学院） ； K. Lisa Yang Integrative Computational Neuroscience Center in the Yang-Tan Collective（李嘉诚整合计算神经科学中心） ； Department of Brain and Cognitive Sciences, Massachusetts Institute of Technology, MA 02139, U.S.A.（脑科学与认知科学系，麻省理工学院） ； Department of Electrical Engineering and Computer Science, Massachusetts Institute of Technology, MA 02139, U.S.A.（电气工程与计算机科学系，麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 本研究通过受泊松噪声启发的正则化方法，揭示了神经网络中模块化连接的形成机制，并展示了其在提升鲁棒性和泛化能力方面的优势。

SpatialDreamer: Incentivizing Spatial Reasoning via Active Mental Imagery

SpatialDreamer: 通过主动心理意象激励空间推理

Meng Cao, Xingyu Li, Xue Liu, Ian Reid, Xiaodan Liang

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫莫德·宾·扎耶德人工智能大学） ； Sun Yat-sen University（孙中山大学） 纠错

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

AI总结 SpatialDreamer通过主动心理意象和几何策略优化，提升多模态大语言模型在复杂空间推理任务中的性能。

ARSS: Taming Decoder-only Autoregressive Visual Generation for View Synthesis From Single View

ARSS: 通过单视角生成视图的解码器-only 自回归视觉生成的控制

Wenbin Teng, Gonglin Chen, Haiwei Chen, Yajie Zhao

机构 * Institute for Creative Technologies（创意技术研究所） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 ARSS通过单视角生成视图，利用自回归模型和相机轨迹指导提升生成质量。

TRoVe: Discovering Error-Inducing Static Feature Biases in Temporal Vision-Language Models

TRoVe: 发现时间视觉-语言模型中的错误引发静态特征偏差

Maya Varma, Jean-Benoit Delbrouck, Sophie Ostmeier, Akshay Chaudhari, Curtis Langlotz

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； HOPPR 纠错

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

AI总结 TRoVe通过识别时间视觉-语言模型中的错误引发静态特征偏差，提升模型在下游任务中的表现。

Comments NeurIPS 2025

Predictive Safety Shield for Dyna-Q Reinforcement Learning

动态Q强化学习的预测安全护盾

Jin Pin, Krasowski Hanna, Vanneaux Elena

机构 * Departement U2IS, ENSTA Paris, Institut Polytechnique de Paris（ENSTA巴黎大学U2IS部门，巴黎理工学院） ； Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of California, Berkeley, USA（加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种预测安全护盾，通过环境模型的安全模拟本地更新Q函数，以在保持严格安全保证的同时提高模型强化学习性能。

One4D: Unified 4D Generation and Reconstruction via Decoupled LoRA Control

One4D：通过解耦LoRA控制实现统一的4D生成与重建

Zhenxing Mi, Yuxin Wang, Dan Xu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 One4D通过解耦LoRA控制实现4D生成与重建的统一框架，提升视频扩散模型在几何重建中的性能

Comments Project page: https://mizhenxing.github.io/One4D

Text-to-Decision Agent: Offline Meta-Reinforcement Learning from Natural Language Supervision

基于文本的决策代理：从自然语言监督中进行离线元强化学习

Shilin Zhang, Zican Hu, Wenhao Wu, Xinyi Xie, Jianxiang Tang, Chunlin Chen, Daoyi Dong, Yu Cheng, Zhenhong Sun, Zhi Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； University of Technology Sydney（悉尼大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

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

AI总结 本文提出T2DA，通过自然语言监督实现离线元强化学习，利用文本-决策预训练提升零样本泛化能力。

Comments 32 pages, 8 figures

From generative AI to the brain: five takeaways

从生成式AI到大脑：五点启示

Claudius Gros

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

AI总结 本文探讨生成式AI与大脑之间的潜在联系，通过五个例子展示神经科学可能从机器学习研究中获得的启示。

Comments Frontiers in Computational Neuroscience, in press

Imagine in Space: Exploring the Frontier of Spatial Intelligence and Reasoning Efficiency in Vision Language Models

Xiaoxing Lian, Aidong Yang, Jun Zhu, Peng Wang, Yue Zhang

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

Comments 10 pages,a detail and effective benchmark for spatial reasoning

An Operational Kardashev-Style Scale for Autonomous AI - Towards AGI and Superintelligence

Przemyslaw Chojecki

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

Operator Models for Continuous-Time Offline Reinforcement Learning

Nicolas Hoischen, Petar Bevanda, Max Beier, Stefan Sosnowski, Boris Houska, Sandra Hirche

机构 * TU Munich（慕尼黑工业大学） ； ShanghaiTech University（上海交通大学） 纠错

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

Human Machine Social Hybrid Intelligence:A Collaborative Decision Making Framework for Large Model Agent Groups and Human Experts

Ahmet Akkaya Melih, Yamuna Singh, Kunal L. Agarwal, Priya Mukherjee, Kiran Pattnaik, Hanuman Bhatia

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

Comments We have identified critical issues in the code implementation that severely deviate from Algorithm 1, invalidating all experimental results and conclusions. Despite exhaustive efforts to correct these issues, we find they fundamentally undermine the paper's core claims. To uphold academic integrity and prevent misinformation, we are withdrawing this manuscript

Cambrian-S: Towards Spatial Supersensing in Video

Shusheng Yang, Jihan Yang, Pinzhi Huang, Ellis Brown, Zihao Yang, Yue Yu, Shengbang Tong, Zihan Zheng, Yifan Xu, Muhan Wang, Daohan Lu, Rob Fergus, Yann LeCun, Li Fei-Fei, Saining Xie

机构 * New York University（纽约大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

Comments Website: https://cambrian-mllm.github.io/

Kosmos: An AI Scientist for Autonomous Discovery

Ludovico Mitchener, Angela Yiu, Benjamin Chang, Mathieu Bourdenx, Tyler Nadolski, Arvis Sulovari, Eric C. Landsness, Daniel L. Barabasi, Siddharth Narayanan, Nicky Evans, Shriya Reddy, Martha Foiani, Aizad Kamal, Leah P. Shriver, Fang Cao, Asmamaw T. Wassie, Jon M. Laurent, Edwin Melville-Green, Mayk Caldas, Albert Bou, Kaleigh F. Roberts, Sladjana Zagorac, Timothy C. Orr, Miranda E. Orr, Kevin J. Zwezdaryk, Ali E. Ghareeb, Laurie McCoy, Bruna Gomes, Euan A. Ashley, Karen E. Duff, Tonio Buonassisi, Tom Rainforth, Randall J. Bateman, Michael Skarlinski, Samuel G. Rodriques, Michaela M. Hinks, Andrew D. White

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

Comments Revision: figure layout changes and minor text edits

Model Provenance Testing for Large Language Models

Ivica Nikolic, Teodora Baluta, Prateek Saxena

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； 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)；world model(abstract)；分类 cs.LG

Off-policy Reinforcement Learning with Model-based Exploration Augmentation

Likun Wang, Xiangteng Zhang, Yinuo Wang, Guojian Zhan, Wenxuan Wang, Haoyu Gao, Jingliang Duan, Shengbo Eben Li

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

AtlasGS: Atlanta-world Guided Surface Reconstruction with Implicit Structured Gaussians

Xiyu Zhang, Chong Bao, Yipeng Chen, Hongjia Zhai, Yitong Dong, Hujun Bao, Zhaopeng Cui, Guofeng Zhang

机构 * State Key Lab of CAD & CG, Zhejiang University（计算机辅助设计与图形学国家重点实验室，浙江大学） 纠错

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

Comments 18 pages, 11 figures. NeurIPS 2025; Project page: https://zju3dv.github.io/AtlasGS/

COMPASS: Cross-embodiment Mobility Policy via Residual RL and Skill Synthesis

Wei Liu, Huihua Zhao, Chenran Li, Yuchen Deng, Joydeep Biswas, Soha Pouya, Yan Chang

机构 * NVIDIA（NVIDIA公司） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； 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(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.RO

A Smooth Sea Never Made a Skilled SAILOR: Robust Imitation via Learning to Search

Arnav Kumar Jain, Vibhakar Mohta, Subin Kim, Atiksh Bhardwaj, Juntao Ren, Yunhai Feng, Sanjiban Choudhury, Gokul Swamy

机构 * Mila- Quebec AI Institute（蒙特利尔AI研究所） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

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

Program Synthesis via Test-Time Transduction

Kang-il Lee, Jahyun Koo, Seunghyun Yoon, Minbeom Kim, Hyukhun Koh, Dongryeol Lee, Kyomin Jung

机构 * Dept. of ECE, Seoul National University（电子工程系，首尔国立大学） ； IPAI, Seoul National University（IPAI，首尔国立大学） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

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

Comments NeurIPS 2025

Information Theory in Open-world Machine Learning Foundations, Frameworks, and Future Direction

Lin Wang

机构 * Shenzhen Key Laboratory of Neuropsychiatric Modulation（深圳心理行为调控重点实验室） ； Shenzhen-Hong Kong Institute of Brain Science（深圳-香港脑科学研究院） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology（深圳先进技术研究院） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） 纠错

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

From Perception to Cognition: A Survey of Vision-Language Interactive Reasoning in Multimodal Large Language Models

Chenyue Zhou, Mingxuan Wang, Yanbiao Ma, Chenxu Wu, Wanyi Chen, Zhe Qian, Xinyu Liu, Yiwei Zhang, Junhao Wang, Hengbo Xu, Fei Luo, Xiaohua Chen, Xiaoshuai Hao, Hehan Li, Andi Zhang, Wenxuan Wang, Kaiyan Zhang, Guoli Jia, Lingling Li, Zhiwu Lu, Yang Lu, Yike Guo

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学北京校区人工智能学院） ； Xiamen University（厦门大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

Toward Causal-Visual Programming: Enhancing Agentic Reasoning in Low-Code Environments

Jiexi Xu, Jiaqi Liu, Lanruo Wang, Su Liu

机构 * School of Information \& Computer Science University of California, Irvine Irvine, CA, USA ； Independent Researcher ； University of Texas at Dallas Dallas, TX, USA ； Georgia Institute of Technology Atlanta, GA, USA 纠错

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

Comments 5 pages, 1 table

Memory Forcing: Spatio-Temporal Memory for Consistent Scene Generation on Minecraft

Junchao Huang, Xinting Hu, Boyao Han, Shaoshuai Shi, Zhuotao Tian, Tianyu He, Li Jiang

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

Comments 19 pages, 8 figures

MultiModal Action Conditioned Video Generation

Yichen Li, Antonio Torralba

机构 * MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） 纠错

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

EvoWorld: Evolving Panoramic World Generation with Explicit 3D Memory

Jiahao Wang, Luoxin Ye, TaiMing Lu, Junfei Xiao, Jiahan Zhang, Yuxiang Guo, Xijun Liu, Rama Chellappa, Cheng Peng, Alan Yuille, Jieneng Chen

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

Comments Code available at: https://github.com/JiahaoPlus/EvoWorld

Factor Decorrelation Enhanced Data Removal from Deep Predictive Models

Wenhao Yang, Lin Li, Xiaohui Tao, Kaize Shi

机构 * Wuhan University of Technology（武汉理工大学） ； University of Southern Queensland（南方科技术大学） 纠错

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

Comments accepted by NeurIPS 2025

OpenViGA: Video Generation for Automotive Driving Scenes by Streamlining and Fine-Tuning Open Source Models with Public Data

Björn Möller, Zhengyang Li, Malte Stelzer, Thomas Graave, Fabian Bettels, Muaaz Ataya, Tim Fingscheidt

机构 * Technische Universität Braunschweig（布拉unsch维格技术大学） 纠错

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

A Framework for Improving the Reliability of Black-box Variational Inference

Manushi Welandawe, Michael Riis Andersen, Aki Vehtari, Jonathan H. Huggins

机构 * Department of Mathematics \& Statistics, Boston University, mw ； DTU Compute, Technical University of Denmark, mra ； Department of Computer Science, Aalto University, av ； Faculty of Computing \& Data Sciences, Boston University, jh 纠错

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

Journal ref Journal of Machine Learning Research, 25(219):1-71, 2024

Brain Inspired Probabilistic Occupancy Grid Mapping with Vector Symbolic Architectures

Shay Snyder, Andrew Capodieci, David Gorsich, Maryam Parsa

机构 * George Mason University（乔治·玛森大学） 纠错

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