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VLDA提出用紧凑的Delta变量将机器人控制重构为可操作的转变建模，作为视觉语言理解与动作生成之间的接口，相比直接观测-动作映射和完整未来状态预测，提升了长程一致性、鲁棒性和泛化能力。

Fréchet Forcing 提出了一种无需教师模型和长视频的微调方法，利用自生成轨迹与真实数据统计量（生成锚定、上下文保真、现实匹配三项约束）训练流式视频世界模型，使其在超过 4000 帧的长时程推理中保持稳定并正确跟随动作指令。

A tweet questioning whether AI world models have developed 'x-ray vision' capabilities, linking to related content on the topic.

A perspective paper proposing a four-stage research agenda (Ground, Structure, Verify, Act) for interpreting JEPA-based latent world models, arguing interpretability should shift from decoding representations to understanding how latent variables interact, evolve, and causally drive prediction.

提出了一种新的可扩展性原则——'有效连贯认知速度'(S_C^eff)，用于衡量AI系统在现实变化速度超出训练分布时维持可靠行为的能力，并展示了受意识机制启发的Co⁴架构相比Transformer和gated-MLP基线在此指标上表现更优。

提出多时间尺度分层世界-动作模型（MHWA），通过分层时间抽象缓解自回归世界模型开环预测中的漂移与误差累积问题，在样本高效决策上优于扁平基线。

提出 TD-Aug 方法，通过从几何 horizon 模型（基于 TD-Flows 训练）采样来想象新的目标状态，作为目标条件行为克隆的数据增强，显著提升了策略在 OGBench 拼接任务中的零样本组合泛化能力。

该论文通过反事实干预可视化PPO智能体在Crafter环境中的价值函数，发现模型无关的RL算法在优化奖励的同时隐式学习了环境的世界模型，如物品收集规则和健康机制，并讨论了其安全与对齐含义。

GlobeBench introduces a standardized benchmark of 1,632 tasks across five domains for evaluating text-based world models, finding that current LLMs — led by GPT-6 Astra at 49.57% — struggle badly with propagating action effects across dependent objects.

Velox 提出一种免训练的注意力路由器，利用相机视锥切片的几何对应关系进行区域级上下文选择，从而加速长视频生成中的 KV 缓存处理。在第 48 个 chunk 时注意力加速 4.36 倍、去噪加速 2.43 倍，且在 WBench 导航基准上几乎不损失质量。

Orbia 提出了首个系统评估交互式视频世界模型 3D 一致性的基准，通过受控探索与回访协议，从输入保持、生成内容持久性和 3D 自洽性三个维度对 27 个模型进行评测。

该论文提供了关于「智能体机器人」（agentic robots）的统一综述，将现有研究组织为模型、数据、环境和评测（Harness）四大功能领域的17个类别，并探讨了从机器人策略到智能体系统的演进及未来开放挑战。

Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，一款面向机器人全栈的通用物理推理模型，在 ERQA 基准上以 87% 领先，可支持机器人控制、Real2Sim、物理理解与自改进等工作流。

The paper identifies persistent high-norm spatial outliers in World Action Model representations and introduces RegisterWAM, which adds learnable non-spatial registers paired with observation flow-matching loss supervision to reorganize action-relevant information, achieving 81.64% success on LIBERO-Plus and 93.0% on RoboTwin 2.0 without extra embodied pretraining data.

WAVE-0 提出一个轻量级潜在世界模型，将 VLA 策略与世界动作模型（WAM）结合，使预测的动作后果直接引导动作生成，在 RoboTwin2.0 和 LIBERO 系列基准上取得 91.47%/98.7% 的成功率，并将 π0.5 的真实任务成功率从 38.3% 提升至 73.3%。

RAR (Rate-Adaptive Rollout) 是一个让交互式世界模型以可控时间速率进行 rollout 的框架，通过 Stride-RoPE 将不同采样速率的潜在帧对齐到共享物理时间坐标，实现多速率生成、未见速率泛化与在线速率切换，同时用多步长视频采样兼顾细粒度动态与长时程演化。

本文提出RoleWorld，一种符号化世界建模方法，通过可复用的功能角色抽象（functional role abstractions）实现LLM智能体在不同环境间的知识迁移，在MARS基准上展示了跨环境的稳健泛化能力。

该论文提出了 GeoSpatialBench，一个评估多模态大模型从空间关系理解、几何推理到受约束空间编辑能力的基准，基于六个真实城市数据发现模型在定量空间关系和空间编辑任务上存在明显不足。

EvoBelief 是一种自我演化的世界模型，将环境知识表示为可证伪的假设，通过观察与受控实验验证和修订规则，使冻结的 LLM 代理在 ALFWorld、MiniGrid 和 DiscoveryWorld 等基准上显著提升性能并跨任务复用所学规则。

文章对比世界行动模型（World Action Models）与视觉-语言-行动模型（VLA），认为机器人领域刚刚迎来了类似 GPT-2 的突破性时刻。