Actionable World Representation

📄 arXiv: 2605.18743v1 📥 PDF

作者: Kunqi Xu, Jitao Li, Jianglong Ye, Tianshu Tang, Isabella Liu, Sifei Liu, Xueyan Zou

分类: cs.AI

发布日期: 2026-05-18

💡 一句话要点

提出WorldString，统一建模可交互对象状态，构建可执行的世界表征。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 世界模型 对象表示 可操作性 点云 RGB-D 数字孪生 状态流形

📋 核心要点

  1. 现有方法在对象动作状态建模方面存在不足，要么依赖视频生成，要么依赖动态场景重建，缺乏统一建模。
  2. WorldString通过直接从点云或RGB-D视频流中学习，建模真实世界对象的状态流形，构建可操作的对象表示。
  3. WorldString作为数字孪生，是物理世界模型的基础，其可微结构便于与策略学习和神经动力学集成。

📝 摘要（中文）

受大型语言模型中涌现的通用人类智能行为的启发，研究界正致力于在世界模型中实现类似的涌现能力，重点是物理世界的建模。在物理世界模型的范围内，对象是构成物理现实的基本单元。从人类到计算机，我们几乎与之交互的一切都是对象。这些对象很少是静态的；它们是具有可变状态的可操作实体，这些状态由其内在属性决定。虽然当前的方法通过视频生成或动态场景重建来处理对象动作状态，但没有一种方法以统一的、原则性的方式显式地建模这个基本元素，以构建可操作的对象表示。我们提出WorldString，一种神经架构，能够通过直接从点云或RGB-D视频流中学习来建模真实世界对象的状态流形。作为一种通用的数字孪生，它充当物理世界模型的基础构建块；因此，我们将其命名为WorldString。其完全可微的结构无缝地实现了未来与策略学习和神经动力学的集成。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在建模可交互对象的状态时，通常采用视频生成或动态场景重建的方式。这些方法缺乏对对象状态的统一建模，无法显式地表示对象的可操作性，阻碍了物理世界模型的构建。现有方法难以直接用于策略学习和神经动力学。

核心思路：WorldString的核心思路是通过学习真实世界对象的点云或RGB-D视频流，直接建模对象的状态流形。通过构建一个可微的神经架构，WorldString能够捕获对象的状态变化，并将其表示为可操作的实体。这种方法旨在创建一个通用的数字孪生，作为物理世界模型的基础。

技术框架：WorldString的整体架构包含数据输入模块（点云或RGB-D视频流）、特征提取模块、状态编码模块和状态解码模块。数据输入模块负责将原始数据转换为模型可处理的格式。特征提取模块用于提取对象的关键特征。状态编码模块将特征编码为低维状态向量。状态解码模块则根据状态向量重建对象的状态。整个框架是端到端可训练的。

关键创新：WorldString最重要的技术创新在于它以统一的方式建模了对象的状态流形，并将其表示为可操作的实体。与现有方法相比，WorldString能够更有效地捕获对象的状态变化，并将其用于策略学习和神经动力学。此外，WorldString的完全可微结构使其能够与现有的深度学习框架无缝集成。

关键设计：WorldString的关键设计包括：1) 使用点云或RGB-D视频流作为输入，以适应不同的应用场景；2) 采用深度神经网络作为特征提取器和状态编码器，以学习对象的复杂特征；3) 设计可微的状态解码器，以重建对象的状态；4) 使用合适的损失函数，例如重建损失和状态预测损失，以优化模型的性能。具体的网络结构和参数设置需要根据具体的任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了WorldString，一种新的神经架构，能够直接从点云或RGB-D视频流中学习并建模真实世界对象的状态流形。作为一种通用的数字孪生，它充当物理世界模型的基础构建块。其完全可微的结构无缝地实现了未来与策略学习和神经动力学的集成。具体的实验数据和性能提升将在后续论文中给出。

🎯 应用场景

WorldString具有广泛的应用前景，例如机器人操作、自动驾驶、虚拟现实和增强现实。它可以用于训练机器人执行复杂的任务，例如抓取、放置和组装物体。在自动驾驶领域，WorldString可以用于预测车辆周围环境的变化，并做出相应的决策。在虚拟现实和增强现实领域，WorldString可以用于创建逼真的虚拟环境，并与用户进行交互。

📄 摘要（原文）

Inspired by the emergent behaviors in large language models that generalized human intelligence, the research community is pursuing similar emergent capabilities within world models, with a emphasis on modeling the physical world. Within the scope of physical world model, objects are the fundamental primitives that constitute physical reality. From humans to computers, nearly everything we interact with is an object. These objects are rarely static; they are actionable entities with varying states determined by their intrinsic properties. While current methods approach object action states either via video generation or dynamic scene reconstruction, none explicitly model this basic element in a unified, principled way to build an actionable object representation. We propose WorldString, a neural architecture capable of modeling the state manifold of real-world objects by learning directly from point clouds or RGB-D video streams. Serving as a versatile digital twin, it acts as a foundational building block for physical world models; thus, we name it WorldString. Sweetly, its fully differentiable structure seamlessly enables future integration with policy learning and neural dynamics.