PAWS：面向政策驱动的多智能体金融世界模拟数据集发布
针对现有金融多智能体模拟数据集缺乏与历史证据时间对齐的问题，研究人员推出了 PAWS（政策驱动型智能体世界模拟）数据集。该数据集涵盖 36 个经过验证的美国金融与经济政策事件、12,727 条与政策关联的新闻记录，以及 65,291 个基于实际来源的利益相关者行为。每个行为均关联支撑新闻，并通过多层事件框架表征交互模式与金融行动类别，为金融多智能体仿真与宏观政策影响模拟提供了扎实的数据基础。
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9月25日2026-09-25
在世界模型中训练客体永久性认知能力
客体永久性和固体性是人类认知的核心先验。针对视频生成模型作为代表性世界模型是否已涌现客体永久性认知这一问题，研究团队推出了WROP数据基础设施。该基准受核心认知科学启发，包含手工设计的150个任务，细分为六大认知类别，旨在探究并训练视频生成模型的物理推理能力，从而推动构建具备类人物理智能的世界模型。
超越静态图世界模型：面向动态演化拓扑的随机潜空间动力学学习
针对现有基于图的世界模型多局限于固定拓扑或确定性、完全可观测环境的问题，研究人员提出了图动力学模型（GDM）。该模型专为图结构观测设计，能够处理在随机和部分可观测环境中拓扑结构动态演化的更通用场景。GDM利用稀疏循环邻接矩阵对拓扑更新进行建模并执行消息传递，结合循环状态空间机制以捕捉潜空间动力学。
七校联合开源世界动作模型OpenWAM，构建机器人动作模拟基座
新加坡国立大学、清华大学、北京大学等七所高校联合开源了机器人世界动作模型OpenWAM。该项目包含OpenWAM-Infra模块化基础设施、OpenWAM-Study受控实验及OpenWAM-α大规模预训练基座模型，旨在将视频生成中蕴含的世界动态物理先验与机器人动作学习相结合。实验表明，该模型在多个仿真基准和真实机器人平台上成功验证了预测环境演变并执行控制动作的能力。
诺因发布生成式学习框架GLOW，登顶三大具身智能榜单
诺因（Knowin）正式发布生成式学习框架GLOW。该框架凭借原生自回归架构、Harness闭环反馈系统以及RSI递归自我改进机制，在RoboDojo、LIBERO-Pro和Embodied Arena三大具身智能评测榜单中均斩获第一，性能表现超越GPT-6，推动机器人迈向“一教就会”的个性化家庭服务应用场景。
9月24日2026-09-24
从三维视觉到世界模型：空间智能成为 AI 走向物理世界的核心路径
该内容围绕相关前沿学术动态展开复盘，探讨从三维视觉向世界模型演进的技术主线。文章指出，当前人工智能的发展正从单纯理解平面画面的感知阶段，迈向能够理解三维空间、预测环境动态变化并执行动作的认知与行动阶段，空间智能因而成为 AI 融入物理世界的关键枢纽。由于现有素材信息较为精炼，更多会议复盘的具体模型细节与前沿论文分析仍有待进一步展开。
4DGS-JEPA：面向动态高斯泼溅的时序组合联合嵌入预测架构
动态高斯泼溅能显式表征随时间演化的3D场景，但现有方法多针对重建、未来状态生成或渲染进行优化，缺乏对可复用预测动力学的学习。对此，研究人员提出了 4DGS-JEPA，一种用于动态高斯场景因果多时域预测的原生联合嵌入预测架构。该模型构建了涵盖场景级、运动群级及高斯级的层次化表征，并结合时域条件转移算子，能够同时支持直接预测与递归推演。
HappyWorld-Bench：面向世界模型的统一评估基准
当前 AI 领域对世界模型的研发关注度持续攀升，针对各类模型缺乏通用度量标准的问题，HappyWorld-Bench 尝试推出一套统一的评测基准，旨在系统化衡量不同世界模型的表现与能力。由于输入素材仅包含标题，正文信息不足，关于该基准的具体评测指标、涵盖任务场景、评估数据集规模及首批模型测试结果等详细细节仍有待进一步补充说明。