📅 本期精选来自 2026-06-29 ArXiv 最新论文，聚焦扩散模型、世界模型、视频生成、具身AI等核心方向，共 7 篇。 📄 论文精选 TempAct: Advancing Temporal Plausibility in Autoregressive Video Generation via Planner-Executor RL 链接： https://arxiv.org/abs/2606.28016 一句话总结： 提出 Planner-Executor 强化学习框架，解决自回归视频扩散模型中 chunk-wise 生成的时序指令跟随问题，显著提升长视频的时间一致性。 ...
📅 本期精选来自 2026-06-28 ArXiv 最新论文，聚焦世界模型、扩散模型、视频生成、具身AI等核心方向，共 8 篇。 📄 论文精选 Hallucination in World Models is Predictable and Preventable 链接： https://arxiv.org/abs/2606.27326 一句话总结： 系统性分析了生成式世界模型中幻觉（hallucination）的成因，提出可预测、可预防的数据覆盖驱动框架，并构建了大规模 MMBench2 基准。 ...
📅 本期精选来自 2026-06-27 ArXiv 最新论文，聚焦扩散模型、世界模型、视频生成、具身AI等核心方向，共 10 篇。 📄 论文精选 DanceOPD: On-Policy Generative Field Distillation 链接： https://arxiv.org/abs/2606.27377 一句话总结： 提出基于 on-policy 策略的生成场蒸馏框架，在 flow-matching 模型中统一 T2I、局部编辑与全局编辑等多种能力，通过将每个样本路由到单一能力场并以速度 MSE 目标训练，实现多能力组合而不牺牲基础生成质量。 ...
📅 本期精选来自 2026-06-26 ArXiv 最新论文，聚焦扩散模型、世界模型、视频生成、具身AI等核心方向，共 7 篇。 📄 论文精选 World Action Models Enable Continual Imitation Learning with Recurrent Generative Replays 链接： https://arxiv.org/abs/2606.27374 一句话总结： 利用世界动作模型（WAM）的视频生成能力合成伪回放轨迹，实现无需存储历史演示数据的持续机器人模仿学习。 ...
📅 本期精选来自 2026-06-25 ArXiv 最新论文，聚焦扩散模型、视频生成、VLA具身智能、自动驾驶等核心方向，共 8 篇。 📄 论文精选 Learning Action Priors for Cross-embodiment Robot Manipulation 链接： https://arxiv.org/abs/2606.26095 一句话总结： 提出两阶段训练框架，在 VLA 训练前用流匹配预训练动作模块，赋予其跨具身时序运动先验，显著提升多任务操作成功率。 ...
📅 本期精选来自 2026-06-24 ArXiv 最新论文，聚焦扩散模型、3D生成、视觉生成模型、具身AI与VLA等核心方向，共 8 篇。 📄 论文精选 DiffusionBench: On Holistic Evaluation of Diffusion Transformers 链接： https://arxiv.org/abs/2606.24888 一句话总结： 提出 NanoGen 统一训练框架和 DiffusionBench 评测基准，揭示 ImageNet 类别条件生成与 T2I 生成指标之间存在显著负相关，推动扩散模型走向更全面的评测范式。 ...
📅 本期精选来自 2026-06-23 ArXiv 最新论文，聚焦扩散模型、视频生成、动作生成、具身AI等核心方向，共 7 篇。 📄 论文精选 LaST-HD: Learning Latent Physical Reasoning from Scalable Human Data for Robot Manipulation 链接： https://arxiv.org/abs/2606.23685 一句话总结： 提出了一种基于世界模型的人-机器人动作对齐框架，通过在共享隐空间中建立前向动力学一致性，使机器人能够从人类手部演示数据中高效学习物理操作技能。 ...
📅 本期精选来自 2026-06-22 ArXiv 最新论文，聚焦世界模型、扩散模型、3D生成、具身智能等核心方向，共 8 篇。 📄 论文精选 Current World Models Lack a Persistent State Core 链接： https://arxiv.org/abs/2606.20545 一句话总结： 提出 WRBench 基准，首次系统性诊断当前世界模型的核心缺陷——无法维持「离开视野后仍持续演化」的持久状态，揭示了通向 AGI 的关键技术空白。 ...
📅 本期精选来自 2026-06-21 ArXiv 最新论文（对应 2026-06-19 提交批次），聚焦世界模型、扩散/流模型、自回归生成、具身 AI 等核心方向，共 7 篇。 📄 论文精选 Current World Models Lack a Persistent State Core 链接： https://arxiv.org/abs/2606.20545 ...
📅 本期精选来自 2026-06-20 ArXiv 最新论文，聚焦世界模型、扩散模型、自回归生成模型、具身AI等核心方向，共 7 篇。 📄 论文精选 MemoryWAM: Efficient World Action Modeling with Persistent Memory 链接： https://arxiv.org/abs/2606.20562 一句话总结： 提出 MemoryWAM，一种具备持久记忆的高效世界动作模型，通过混合记忆设计解决机器人长时域非马尔可夫操作中的历史遗忘问题。 ...