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2026
从 VLA 到 WAM:具身基础模型的代表方法,以及与 LLM、推理和强化学习的交叉
从“会回答”到“会预演”:2026 年大语言模型世界模型的主流范式与前沿进展
论文精读|Code as Worlds:让 Agent 用可执行代码反推物理世界
Bridging the Agent-World Gap:LLM Agent 文本世界模型全景综述
From Word to World:LLM 能否成为 Agent 的文本世界模型?
论文精读|Neural Computers:把计算、内存与 I/O 压进一个学出来的 runtime
Environment-free:让 LLM 当世界模型,零执行环境造 API 调用轨迹