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フィジカルAI関連の最新論文を、日本語のひとことで。原題は英語です。
最新論文: 2026/11/9 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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表形式基盤モデルを訓練不要のワールドモデルとして評価する
事前学習済みの表形式基盤モデル(TabFM)を、遷移ペアに対する文脈内回帰として次状態予測に用い、訓練不要のダイナミクスモデルとしてどこで有効でどこで破綻するかを合成力学系とロボット歩行ベンチマークで検証した。
原題: An Evaluation of Tabular Foundation Models as Training-Free World Models ／ Xian Yeow Lee, Ryoichi Takase, Ahmed Farahat
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部分観測下での制御指向型構造化双線形ワールドモデル
部分観測しか得られない系に対し、Koopman双線形潜在ダイナミクスと非線形デコーダを組み合わせ、拡張カルマンフィルタで潜在状態を推定する確率的ワールドモデルを提案。MPPI制御に活用し、限られたデータでも長期予測精度と学習効率を向上させた。
原題: K-PWM: Control-Oriented Structured Bilinear World Models under Partial Observation ／ Santosh Mohan Rajkumar, Sriram Narayanan, Samuel E. Otto 他
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運転ワールドモデルにおける生存者バイアスの打破
通常走行と実際の事故映像を混ぜて学習する中立ワールドモデル(NWM)を提案し、衝突直前の危険な未来をより正確に予測できるようにした。これを意思決定に用いることで、より安全な軌道選択が可能になることを示した。
原題: Breaking survivorship bias in driving world models ／ Zihao Sheng, Zilin Huang, Yuhao Luo 他
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3D粒子運動として世界をモデル化する生成型ワールドモデル
3Dシーンの時間発展を粒子・剛体の運動生成として直接予測するトランスフォーマ型ワールドモデルGPWMを提案し、剛体・変形・布・粒状体を単一アーキテクチャで扱い、接触を伴う計画にも応用した。
原題: GPWM: Modeling the World as 3D Particle Motion ／ Robert Ren, Matthew Bronars, He Zhu 他
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PlayGen2: 明示的な3D状態でリアルタイムに遊べる世界を学習する
学習した3D状態の遷移とニューラルレンダリングを分離し、永続的な世界メモリを持つリアルタイム対話型ワールドモデルを提案。Doomで幾何認識型の移動やNPCとの相互作用を学習し、MacBook Pro上で約160msの低遅延を実現した。
原題: PlayGen2: Learning Real-Time Playable Worlds with Explicit 3D State ／ Jihai Zhang, Yuhan Zhou, Junyou Li 他
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負例を活用した統合ワールドアクションモデルによるエンドツーエンド自動運転の安全強化
専門家軌道に近いが危険な負例軌道を反発アンカーとして学習させ、推論時コストなしで安全境界を獲得する自動運転の事後学習フレームワークNegWAMを提案した。
原題: Reinforcing End-to-End Autonomous Driving Safety via Negative-Aware Planning in a Unified World-Action Model ／ Zihao Zhang, Xinyu Zhang, Bing Zeng 他
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動作誘導型コントラスト正則化による潜在ワールドモデル
JEPA型ワールドモデルが背景などの静的要素に依存して操作状態の変化を無視する「静的崩壊」を防ぐため、光フロー類似度をソフトなコントラスト目標に用いる動作誘導型正則化を提案し、背景ランダム化環境での計画成功率を大幅に改善した。
原題: Motion-guided Contrastive Regularization For Latent World Models ／ Yiwen Chen, Qiqi Hou, Jisoo Jeong 他
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PrimeSim: 大規模クロスエンボディメント実演から構築する汎用ワールドモデルシミュレータ
22種類のロボット実演3万時間超で学習し、行動追従・多視点一貫性・長期的整合性を備えた行動条件付きワールドモデルシミュレータを構築した論文。
原題: PrimeSim: A Generalist World Model Simulator from Large-Scale Cross-Embodiment Demonstrations ／ Travis Davies, Wentao Ma, Lihao Guo 他
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生物学的ワールドモデルは行動を利用するか？設計ベース検定による代替効果とプーリング増幅の検証
行動条件付きワールドモデルの診断法が自己相関設計で偽の行動効果を生むこと、および共有行動系列によるプーリングが小さな誤差を過大な証拠に変えることを示し、設計に基づく条件付きランダム化検定を提案した。
原題: Stand-In Effects and Pooling Amplification: Design-Based Tests of Whether Biological World Models Use Actions ／ Bowen Xu, Boyu Chen
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古い記憶は偽りではない：対話型動画ワールドモデルのための有効時間メモリ
エージェントの行動ログから各フレームの有効時間を付与し、操作の取り消し後も現在の状態を正しく描画できる学習不要のメモリ機構ReDateを提案。
原題: Old Is Not False: Valid-Time Memory for Interactive Video World Models ／ Ziming Wang, Chuyue Gong, Hongliang Cao 他
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pico-WAM：小型ワールドアクションモデルにおける反事実予測と計画誤差の評価
小型ワールドアクションモデルで制御失敗の原因を切り分けるため、提案生成と軌道スコアリングを比較し、スコアリング改善が有効な改善対象であることを示した。
原題: pico-WAM: Evaluating Counterfactual Prediction and Planning Error in a Compact World Action Model ／ Keivalya Pandya
日本語で読む → - 論文ワールドモデル/計画ロボティクス
暗黙的ダイナミクスを持つ階層型ワールドモデル
状態空間の到達可能性と局所制御を分離した階層型ワールドモデルを提案し、高レベルでサブゴールを選び低レベルで逆ダイナミクスにより精密な行動に変換することで、長期的タスクの計画精度を大幅に向上させた。
原題: Hierarchical World Models with Implicit Dynamics ／ Gaoyue Zhou, Yvonne Wu, Zichen Jeff Cui 他
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SPT-Flow：一度の積分で多様な未来を生成する連続時間ワールドモデル
軌道ごとに1つの潜在変数をサンプリングし、自由走行ODEロールアウトを複数の読み出し時刻で実演状態に一致させることで、連続時間ワールドモデルが軌道関連の潜在情報を実際に活用するよう改善した研究。
原題: SPT-Flow: One Integration, Many Futures in Continuous-Time World Models ／ Mingyang Lyu, Yinqian Sun, Gongce Cao 他
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静的・動的を分離した長期一貫性映像ワールドモデル
映像ワールドモデルの長期一貫性を保つため、履歴を静的シーンと動的エンティティに分解して保持・検索し、学習なしで注入するフレームワークGROMEを提案した。
原題: GROME: GROunding Factorized MEmory into Video World Models ／ Fang Yu, Xiaoxue Wu, Haiyu Zhang 他
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批評家誘導による潜在ワールドモデルでの合成経験生成
オフラインデータとワールドモデルを用い、批評家の誘導で行動を洗練させて合成経験を生成し、方策性能を向上させる手法を提案。
原題: Generating Critic-Guided Synthetic Experience in Latent World Models ／ Jorge de Freitas, Christos Ziakas, Alessandra Russo
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連続行動ワールドモデル：異なる実体間の時空間ダイナミクス事前分布の学習
異なるロボット実体や制御周波数をまたいで共有できる行動の潜在関数空間を二段階で学習し、観測・言語指示・状態から任意時刻のエンドエフェクタ行動を生成する統一フレームワークを提案した。
原題: Continuous-Action World Models: Learning Cross-Embodiment Spatiotemporal Dynamics Priors ／ Liangyu Li, Qingwen Liu
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部分観測ワールドモデルの帰納バイアスとしての構造テスト幾何
シミュレータの応答から得られる構造情報を潜在空間の幾何に直接反映させる手法を提案し、計画性能が向上することを示した。
原題: Structural-Test Geometry as an Inductive Bias for Partially Observable World Models ／ Todd Y. Zhou
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機械学習実験の結果を予測する学習済みワールドモデルMLE-World
プログラムを実行せずにコードとデータ記述から学習実験の最終出力やスコアを予測するワールドモデルを構築し、AI研究エージェントの試行錯誤を低コスト化した論文。
原題: MLE-World: Predicting Machine Learning Experiment Outcomes with a Learned World Model ／ Brian Ko, Han Wang, Hejia Geng 他
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GAWM：マルチタスクロボット操作のための小型潜在ワールドアクションモデル
凍結したDINOv3エンコーダの潜在空間で将来観測を予測する100Mパラメータ未満の小型ワールドアクションモデルを提案し、大規模モデルを上回る性能と低遅延を実現した。
原題: GAWM: A Compact Latent World-Action Model for Multi-Task Robot Manipulation ／ Yang Liu, Xiaoli Liu, Liuzhao Li 他
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複数ロボットを1つの世界モデルで制御するWorld Dreamer v5-lite
複数ロボットの視点を共有世界状態に統合し、ロボットごとの行動を予測する世界行動モデルを提案。RoboFactoryで74.0%の成功率を達成した。
原題: World Dreamer v5-lite: A Multi-Robot World Action Model with One Dreamer ／ Guoning Wu, Zijian Cai, Yuhang Zhang 他
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動画ワールドモデルには予測可能な潜在表現が必要
再構成オートエンコーダの潜在空間ではなく、時間的予測を最適化した潜在表現と過去条件付きデコーダを組み合わせることで、動画ワールドモデルの推論・学習効率と長期・分布外予測精度を大幅に改善した。
原題: Video World Models Need Predictable Latents ／ Mattia Scardecchia, Sherry Yang
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予測ではなく計画のために適応せよ：楽観的テスト時ワールドモデル適応
計画に使うワールドモデルをテスト時に閉ループで適応させる際、予測損失に加えて計画器の目標到達コストも最小化する楽観的適応手法OpTTAを提案し、操作・到達・ナビゲーションで成功率を向上させた。
原題: Adapt for Planning, Not just Prediction: Optimistic Test-Time World Model Adaptation ／ Akshay Mete, Dileep Kalathil, P. R. Kumar
日本語で読む → - 論文共有制御/ワールドモデルロボティクス
Dream2Assist：意図条件付きワールドモデルによる共有車両制御
人間の意図を推論するワールドモデルベース強化学習で、先回りしつつ人間が理解しやすい支援エージェントを実現し、レーシングと市街地運転で有効性を検証した論文。
原題: Dream to Assist: Intent-Conditioned World Models for Shared Vehicle Control ／ Jonathan DeCastro, Thomas Balch, Emily Sumner 他
日本語で読む → - 論文ワールドモデルロボティクス
WorldFailBench：ワールドモデルは政策の失敗を理解できるか
ロボット政策の失敗をワールドモデルが忠実に再現できるかを評価するWorldFailBenchを提案し、失敗理由・失敗段階・失敗境界の3タスクで7つのモデルを検証した。
原題: WorldFailBench: Do World Models Understand Policy Failures? ／ Zheng Zhang, Xiaoyang Tang, Shuaiqi Cheng 他
日本語で読む → - 論文ワールドモデル評価画像認識
物理シミュレーションに基づく対話型ワールドモデル評価ベンチマークWMEval
Unity製物理シミュレーションを正解基準として、対話型ワールドモデルの行動制御性や物理的因果性を状態ベースで評価するベンチマークを提案した。
原題: WMEval: Evaluating Interactive World Models Grounded on Physical Simulations ／ Lanxiang Hu, Yixin Huang, Abhilash Shankarampeta 他
日本語で読む → - 論文異常検知/ワールドモデルロボティクス
異常認識のための適応型ワールドモデル（AWARE）：ロボットダイナミクス予測と内省のフレームワーク
外部カメラのみでロボットのダイナミクスを推定し状態予測することで異常検知を行うワールドモデルを提案し、クレーン軌道240例でベースライン比26%の分類改善と故障源の88%特定を達成した。
原題: Adaptive World-Models for Anomaly Recognition (AWARE): A Framework for Robot Dynamics Prediction and Introspection ／ Luke Beddow, George Mavroghenis, Rodrigo Chacon Quesada 他
日本語で読む → - 論文ワールドモデルロボティクス
部分観測からのインテキスト学習型ワールドモデルによる双腕ロボットの柔軟衣類操作
大規模シミュレーションで学習したトランスフォーマーベースのワールドモデルが、部分点群履歴から形状・素材特性を推論し、双腕ロボットによる衣類折り畳みの動作計画を実現する。
原題: In-Context Learning World Models for Robot Dual-Arm Manipulation of Soft Garment with Partial Observations ／ Hengyi Sim, Quentin Rouxel, Dennis Hong 他
日本語で読む → - 論文ワールドモデル機械学習
LeWorldModelは局所的な行動幾何学を保持しているか
事前学習済みLeWorldModelが小さな行動変化の影響をどれだけ忠実に再現するかを、シミュレータとの応答比較により複数の摂動スケールで評価した研究。
原題: Does LeWorldModel Preserve Local Action Geometry? ／ Vasil Vasilev, Siddharth Nayak
日本語で読む → - 論文ワールドモデルロボティクス
テストシーンごとに物理特性を文脈内校正するワールドモデル
テストシーン内での探索的インタラクションを物理記述トークンに符号化し、ファインチューニングなしでアクション条件付きワールドモデルをその場の物理ダイナミクスに校正する手法を提案。
原題: PhysiCalWorld: In-Context Physics Calibration for World Models ／ Yunhao Luo, Wentao He, Yinpei Dai 他
日本語で読む → - 論文ワールドモデル画像認識
対話型ワールドモデルのための動画オートエンコーダ再考
操作・ナビゲーションのワールドモデル用に、複数の時空間圧縮率を持つ因果拡散表現オートエンコーダ群CADREを構築し、圧縮の場所・量・方法が遅延と品質に与える影響を体系的に調べた研究。
原題: Rethinking Video Autoencoders for Interactive World Models ／ Adrien Ramanana Rahary, Yutong Bai, Nicolas Dufour 他
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