世界模型与规划推理融合

概述

世界模型与规划推理融合（World Model and Planning/Reasoning Fusion）代表了人工智能领域的一个重要研究方向：将世界模型的环境预测能力与规划推理系统的决策能力相结合，以实现更加智能的自主智能体。

世界模型的核心价值在于能够学习环境的动态表示，使智能体能够在潜在空间中进行「想象」和规划；而传统的规划推理系统（如链式推理）则擅长处理复杂的逻辑推理和多步决策。将二者融合可以同时发挥各自的优势：

• 世界模型提供环境动力学预测和状态表示
• 规划推理系统提供决策优化和推理验证

这种融合方法与测试时计算扩展的研究密切相关，因为世界模型使得在推理阶段进行更多的「模拟」成为可能。

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1. 背景与动机

1.1 为什么需要世界模型与规划推理融合？

传统的推理模型（如 R1、o1）采用”深度推理”策略，通过大量 token 的 Chain-of-Thought 来提升性能。然而，这种方法面临以下核心挑战：

问题	描述	影响
推理成本高昂	深度推理消耗大量 token 资源	部署成本急剧上升
缺乏环境反馈	仅依赖内部知识进行推理	可能产生与现实不符的规划
长时序依赖困难	多步推理容易累积误差	复杂任务失败率高
样本效率低下	每个任务都需要完整推理	计算资源浪费

世界模型提供了一种根本性的解决方案：在采取行动之前，先在内部世界模型中”预演”不同行动方案，从而更高效地进行决策，同时减少与真实环境交互的次数。

1.2 当前 LLM 作为世界模型的局限性

尽管大语言模型在许多任务上表现出色，但作为世界模型存在以下根本性局限：

幻觉问题（Hallucination）

LLM 在生成长序列规划时容易产生事实性错误：

• 生成不存在的界面元素
• 使用过时的 API 或操作
• 产生逻辑不一致的动作序列

静态知识限制

• 知识截止于训练时间，无法反映环境的动态变化
• 缺乏对实时状态的感知能力
• 无法学习新环境的规则

缺乏不确定性估计

• 不区分”确定”和”不确定”的预测
• 无法表达对预测结果的置信度
• 缺乏主动寻求信息验证的机制

1.3 内部世界模型 vs 外部世界模型

根据世界模型与智能体的关系，可以分为两类：

类型	定义	优势	劣势
内部世界模型	内嵌于 LLM 内部，作为其隐式表示	端到端优化、参数高效	可解释性差、训练困难
外部世界模型	独立的预测模型，与 LLM 协同工作	可解释性强、模块化	接口设计复杂

当前主流研究倾向于外部世界模型，因为它具有更好的可解释性和模块化特性，便于针对特定任务进行优化。

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2. 核心框架

2.1 SimuRA：模拟推理架构

基本信息

SimuRA（Simulative Reasoning Architecture）¹是一种面向通用目标导向智能体的架构，其核心理念是使用 LLM 作为规划基底，结合世界模型进行规划模拟。

该工作发表在 arXiv:2507.23773。

核心思想

SimuRA 的核心洞察是：LLM 本身可以作为规划基底，通过世界模型在模拟环境中验证规划的有效性。

┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│                   SimuRA 架构                         │
│                                                       │
│   ┌─────────┐                                         │
│   │   LLM   │ ◀── 作为规划基底（Planning Substrate）   │
│   │         │                                         │
│   └────┬────┘                                         │
│        │                                              │
│        ▼                                              │
│   ┌─────────────┐     ┌─────────────┐                 │
│   │ World Model │────▶│  Simulator  │                 │
│   │  (预测动态)  │     │ (模拟执行)   │                 │
│   └─────────────┘     └─────────────┘                 │
│                                                       │
└──────────────────────────────────────────────────────┘

关键技术

LLM 作为规划基底

SimuRA 突破性地将 LLM 本身作为规划生成的模块：

$${\pi }_{\text{LLM}}(a_t\mid s_t,g)=\text{LLM}(s_t,g,\text{prompt})$$

世界模型模拟

通过世界模型预测动作的效果：

$${\hat{s}}_{t+1}=W_{\theta }(s_t,a_t)$$

模拟验证循环

def simura_planning(initial_state, goal, llm, world_model, max_iterations=10):
    """
    SimuRA 的模拟推理规划
    """
    current_state = initial_state
    plan_history = []
    
    for iteration in range(max_iterations):
        # Step 1: LLM 生成候选动作
        candidate_action = llm.generate_action(current_state, goal)
        
        # Step 2: 世界模型预测结果
        predicted_next_state = world_model.predict(current_state, candidate_action)
        
        # Step 3: 检查目标达成
        if check_goal(predicted_next_state, goal):
            return construct_plan(plan_history, candidate_action)
        
        # Step 4: 更新状态并继续
        current_state = predicted_next_state
        plan_history.append((candidate_action, predicted_next_state))
    
    return None  # 未能找到可行规划

实验结果

SimuRA 在网页任务上展示了惊人的性能提升：

任务类型	基线方法	SimuRA	提升
飞行搜索任务	0%	32.2%	+32.2%
复杂交互任务	基准	显著提升	+124%

值得注意的是，SimuRA 在飞行搜索任务上实现了从 0% 到 32.2% 的巨大提升，并在复杂交互任务上实现了 124% 的性能提升，显著超越了黑盒自回归基线方法。

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2.2 Dyna-Think：推理-行动-世界模型协同框架

基本信息

Dyna-Think²是 ACL 2025 入选工作，提出了一个推理-行动-世界模型协同框架，旨在解决传统深度推理方法的计算效率问题。

核心问题

传统方法如 R1 采用”深度推理”策略，通过大量 token 的 Chain-of-Thought 来提升性能，但这导致推理成本急剧上升。Dyna-Think 提出了一个关键问题：

如何在保持推理深度的同时降低计算成本？

架构设计

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Dyna-Think 框架                               │
│                                                                   │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │                    世界模型 (World Model)               │    │
│  │                                                         │    │
│  │   状态 s_t  ──→  模拟  ──→  预测状态 ŝ_{t+k}            │    │
│  │              (Action Simulation)                        │    │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────┘    │
│                           ↓                                      │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │                    推理模块 (Reasoner)                    │    │
│  │                                                         │    │
│  │   ŝ_{t+k}  ──→  评估  ──→  决策：继续模拟 or 执行动作    │    │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────┘    │
│                           ↓                                      │
│                    执行动作或继续思考                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

DIT：重构 R1 思维过程进行世界模型模拟

DIT（Dual Inference Thinking）是 Dyna-Think 的核心模块之一，它创新性地将 R1 的思维过程进行分解和重构：

R1 思维模式	DIT 改进
一次性生成完整推理链	分解为”思考”和”模拟”交替
所有 token 参与生成	仅关键决策点消耗 token
静态推理路径	动态调整推理深度

class DIT:
    """
    Dual Inference Thinking (DIT)
    重构R1思维过程进行世界模型模拟
    """
    
    def __init__(self, world_model, reasoner):
        self.world_model = world_model
        self.reasoner = reasoner
    
    def think_with_simulation(self, state, goal, max_horizon=10):
        """
        交替进行推理思考和世界模型模拟
        """
        trajectory = []
        current_state = state
        
        for step in range(max_horizon):
            # Step 1: 推理模块生成思考
            thought = self.reasoner.think(current_state, goal)
            
            # Step 2: 世界模型模拟思考结果
            simulated_state = self.world_model.simulate(current_state, thought)
            
            # Step 3: 评估模拟结果
            uncertainty = self.estimate_uncertainty(simulated_state)
            progress = self.measure_progress(simulated_state, goal)
            
            # Step 4: 决策
            if progress >= 0.9:  # 目标接近达成
                return trajectory + [thought]
            elif uncertainty > 0.7:  # 不确定性过高
                continue  # 继续思考
            else:
                trajectory.append((thought, simulated_state))
                current_state = simulated_state
        
        return trajectory

DDT：两阶段训练改进世界建模

DDT（Dual-Stage Training）是 Dyna-Think 的训练方法，包含两个阶段：

阶段一：推理导向训练

$${\mathcal{L}}_{\text{reason}}=-{\mathbb{E}}_{(q,a)\sim \mathcal{D}}\left[\log {\pi }_{\theta }(a\mid q,\text{think})\right]$$

阶段二：世界模型对齐训练

$${\mathcal{L}}_{\text{align}}={\mathbb{E}}_{(s,a,s^{\prime })\sim \mathcal{D}}\left[\Vert s^{\prime }-W_{\varphi }(s,a){\Vert }^2\right]$$

总损失函数：

$${\mathcal{L}}_{\text{total}}={\mathcal{L}}_{\text{reason}}+\lambda \cdot {\mathcal{L}}_{\text{align}}$$

自适应模拟长度

Dyna-Think 的核心创新是自适应模拟长度机制。传统方法使用固定的推理深度，而 Dyna-Think 根据当前状态的不确定性动态调整：

$$k^{\ast }=\arg \underset{k}{\min }\left[\underset{\text{模拟成本}}{\underbrace{C_{\text{sim}}(k)}}+\underset{\text{不确定性惩罚}}{\underbrace{\lambda \cdot \mathbb{E}[\text{uncertainty}({\hat{s}}_{t+k})]}}\right]$$

其中：

• $C_{\text{sim}}(k)$：模拟 $k$ 步的计算成本
• $\mathbb{E}[\text{uncertainty}({\hat{s}}_{t+k})]$：预测状态的不确定性期望
• $\lambda$：权衡参数

实验结果

基准	R1 Token消耗	Dyna-Think Token消耗	性能对比
OSWorld	100%	50%	同等性能
复杂推理任务	高	低	相当

Dyna-Think 在 OSWorld 任务上实现了 2× token 减少达到同等性能，这一突破得益于世界模型能够”提前”模拟动作后果，避免了大量无意义的推理 token 消耗。

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2.3 SWAP：结构感知规划与准确世界模型

基本信息

SWAP（Structure-aware Planning with Accurate World Model）³是 ACL 2025 的一篇论文，提出了一种将结构化知识表示与学习规划过程相结合的新框架，专门用于增强大型语言模型的推理能力。

核心思想

传统的 链式推理 方法存在以下问题：

• 推理步骤之间的依赖关系不明确
• 缺乏对中间步骤的显式验证
• 无法捕获逻辑结构

SWAP 通过引入蕴涵图（Entailment Graph）来解决这些问题：

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                  SWAP 架构                           │
│                                                     │
│  ┌───────────┐    ┌───────────┐    ┌───────────┐   │
│  │  Policy   │───▶│  World    │───▶│ Discrim-  │   │
│  │  Model    │    │  Model    │    │  inator   │   │
│  │  (生成器)  │    │  (结构更新) │    │  (重排序)  │   │
│  └───────────┘    └───────────┘    └───────────┘   │
│        │                                     │      │
│        └─────────── 蕴涵图 ─────────────────┘      │
│                                                     │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

三大组件

1. Policy Model（策略模型）

生成候选动作或推理步骤的扩展：

$${\pi }_{\theta }(a_t\mid s_0,s_1,...,s_{t-1})$$

2. World Model（世界模型）

预测推理图的结构更新，维护蕴涵关系：

$$G^{\prime }=f_{\varphi }(G,a_t)$$

其中 $G$ 是当前的推理图结构，$G^{\prime }$ 是执行动作 $a_t$ 后的更新。

3. Discriminator（判别器）

对候选动作进行基于可信度的重排序：

$$\text{score}(a_t)=D_{\psi }(a_t,G;\theta )$$

关键技术

蕴涵图编码结构依赖

蕴涵图是 SWAP 的核心数据结构，用于编码推理步骤之间的依赖关系：

$$E=\{(h_i,r_{ij},h_j)\mid h_i\models h_j\}$$

其中 $h_i$ 和 $h_j$ 是原子命题，$r_{ij}$ 表示从 $h_i$ 到 $h_j$ 的蕴涵关系。

多样性建模（Diversity Modeling, DM）

为促进多样性探索、防止过早收敛，SWAP 在采样时从剩余概率质量中采样：

$$P_{\text{diverse}}(a)=\frac{P(a)}{{\sum }_{a^{\prime }\notin S_{\text{selected}}}P(a^{\prime })}$$

其中 $S_{\text{selected}}$ 是已选择的候选集合。

对比排序（Contrastive Ranking, CR）

通过比较同一上下文中的候选来提升判别准确率：

$${\mathcal{L}}_{\text{CR}}=-\log \frac{\exp (\text{score}(a^{+}))}{{\sum }_{a\in \mathcal{A}}\exp (\text{score}(a))}$$

实验结果

SWAP 在多个推理基准上显著超越了传统 CoT 方法：

方法	推理准确性	一致性	效率
Standard CoT	基准	基准	基准
Self-Consistency	+X%	+X%	-Y%
SWAP	显著提升	显著提升	相当

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2.4 WMAct：通过行动构建世界模型

基本信息

WMAct（Thinking by Doing）⁴是 ACL 2025 入选工作，专注于通过多轮交互构建世界模型推理能力。

核心问题

传统的世界模型训练方法面临”鸡与蛋”困境：

• 需要准确的世界模型来训练策略
• 需要丰富的交互数据来训练世界模型
• 但二者相互依赖，难以同时获得

WMAct 的解决思路

WMAct 提出了一种基于交互探索的世界模型构建方法：

“世界模型不是被训练出来的，而是通过智能体与环境的多轮交互逐步构建的。“

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    WMAct 框架                                    │
│                                                                   │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │                   交互环境                                │    │
│  │                                                         │    │
│  │   智能体 ──→ 动作 ──→ 环境响应 ──→ 状态更新              │    │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────┘    │
│                           ↓                                      │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │                   世界模型学习                            │    │
│  │                                                         │    │
│  │   经验回放 ──→ 动态更新 ──→ 模型精化                     │    │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────┘    │
│                           ↓                                      │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │                   策略优化                              │    │
│  │                                                         │    │
│  │   世界模型指导 ──→ 高效探索 ──→ 新经验                   │    │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────┘    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

奖励重缩放机制

WMAct 引入了奖励重缩放（Reward Rescaling）机制来解决稀疏奖励问题：

$$r_{\text{scaled}}=\text{sign}(r)\cdot \log (1+|r|/ϵ)$$

其中 $ϵ$ 是缩放系数，用于控制对大奖励的衰减程度。

这种机制的优势：

• 放大稀疏信号：使小的进步也能被感知
• 抑制极端值：避免个别大奖励主导学习
• 平衡探索：鼓励探索不同状态空间区域

交互频率退火策略

WMAct 提出了交互频率退火（Interaction Frequency Annealing）策略：

$$f(t)=f_{\text{initial}}\cdot \exp (-\lambda t)+f_{\text{final}}$$

其中：

• $f_{\text{initial}}$：初始交互频率
• $f_{\text{final}}$：最终交互频率
• $\lambda$：退火率
• $t$：训练步数

这一策略的核心思想：

阶段	交互频率	世界模型质量	策略质量
初期	高	低	低
中期	递减	提升	提升
后期	低	高	高

初期高频率交互收集多样经验，中后期逐步依赖学习到的世界模型进行”想象”规划。

实验验证

WMAct 在多个任务上验证了其有效性：

任务	基线成功率	WMAct 成功率	提升
Sokoban	~60%	85%	+41%
Maze	~45%	78%	+73%
Taxi	~70%	92%	+31%

WMAct 在 Sokoban、Maze、Taxi 等经典任务上均取得了显著提升，证明了通过多轮交互构建世界模型的有效性。

---

3. 关键机制

3.1 想象与行动的闭环

世界模型与规划推理融合的核心是构建想象-行动闭环：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   想象-行动闭环                             │
│                                                               │
│    ┌─────────────┐                                          │
│    │   想象阶段   │                                          │
│    │  (想象推理)  │                                          │
│    └──────┬──────┘                                          │
│           │                                                  │
│           ▼                                                  │
│    ┌─────────────┐     ┌─────────────┐                       │
│    │  世界模型   │────▶│   状态预测  │                       │
│    │   模拟      │     │   (预测)    │                       │
│    └──────┬──────┘     └─────────────┘                       │
│           │                                                  │
│           ▼                                                  │
│    ┌─────────────┐                                          │
│    │   行动选择   │                                          │
│    │  (决策规划)  │                                          │
│    └──────┬──────┘                                          │
│           │                                                  │
│           ▼                                                  │
│    ┌─────────────┐     ┌─────────────┐                       │
│    │   真实执行   │────▶│   环境反馈  │                       │
│    │   (行动)    │     │   (观测)    │                       │
│    └─────────────┘     └──────┬──────┘                       │
│                                │                              │
│                                └──────────────────────────────┘
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

闭环控制公式：

$$a_t^{\ast }=\arg \underset{a\in \mathcal{A}}{\max }\underset{\text{世界模型评估}}{\underbrace{V_W(s_t,a)}}+\alpha \cdot \underset{\text{奖励信号}}{\underbrace{R(s_{t+1},g)}}$$

其中 $V_W$ 是基于世界模型的 value 函数。

3.2 内在奖励塑造

内在奖励塑造（Intrinsic Reward Shaping）是引导世界模型学习的重要机制：

好奇心驱动

$$r_{\text{intrinsic}}^t=\eta \cdot \Vert s_{t+1}-{\hat{s}}_{t+1}{\Vert }_2^2$$

智能体因”惊讶”（预测误差大）而获得奖励，激励探索未知状态。

状态覆盖奖励

$$r_{\text{coverage}}^t=\mathbb{I}[s_t\notin {\mathcal{S}}_{\text{visited}}]$$

鼓励访问新的状态空间区域。

世界模型置信度奖励

$$r_{\text{confidence}}^t=-{\sigma }^2({\hat{s}}_{t+1})$$

当世界模型预测不确定时，降低对”想象”规划的依赖。

3.3 世界模型的不确定性估计

准确估计世界模型预测的不确定性对于决定何时信任模拟结果至关重要。

贝叶斯不确定性

$$p(s_{t+1}\mid s_t,a_t)=\int \mathcal{N}(s_{t+1};{\mu }_{\theta }(s_t,a_t),{\sigma }_{\theta }^2(s_t,a_t))\cdot p(\theta \mid \mathcal{D})d\theta$$

集合多样性估计

def estimate_uncertainty(world_model, state, action, num_samples=10):
    """
    通过集合采样估计不确定性
    """
    predictions = []
    
    for _ in range(num_samples):
        # 随机化模型参数或 dropout
        prediction = world_model.predict(state, action, stochastic=True)
        predictions.append(prediction)
    
    # 计算预测的方差
    predictions = torch.stack(predictions)
    mean_pred = predictions.mean(dim=0)
    variance = predictions.var(dim=0)
    
    # 不确定性 = 预测方差
    uncertainty = variance.mean()
    
    return uncertainty, mean_pred

不确定性感知决策

$${\pi }^{\ast }(a_t\mid s_t)=\{\begin{array}{ll}{\pi }_{\text{imagine}}(a_t\mid s_t)& \text{if }u(\hat{s})<\tau \\ {\pi }_{\text{safe}}(a_t\mid s_t)& \text{if }u(\hat{s})\ge \tau \end{array}$$

当不确定性超过阈值 $\tau$ 时，智能体切换到保守策略。

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4. 应用场景

4.1 计算机使用智能体

世界模型在计算机使用智能体中的应用正在快速发展：

任务	传统方法	世界模型增强	改进
网页导航	端到端生成	模拟点击后果	减少失败
文件操作	规则匹配	状态预测	更安全
软件测试	随机探索	覆盖引导	更高效率

典型应用包括：

• OSWorld 基准：评估智能体在操作系统环境中完成复杂任务的能力
• WebArena 基准：真实网站上的自主导航和操作
• R-WoM（Retrieval-augmented World Model）：通过检索增强减少幻觉

4.2 机器人操作

在机器人领域，世界模型与规划的融合具有独特优势：

视觉-语言-动作统一

观测 ──→ 视觉编码 ──→ 状态表示
                        │
                        ▼
动作生成 ◀── 规划推理 ◀── 目标描述

仿真到现实迁移

世界模型可以在仿真环境中进行大量”想象”试验，然后将学习到的策略迁移到真实机器人：

$${\pi }_{\text{real}}\approx {\pi }_{\text{sim}}\circ W^{-1}$$

其中 $W$ 是世界模型，$W^{-1}$ 是其逆映射。

4.3 复杂推理任务

世界模型增强了复杂推理任务的处理能力：

推理类型	传统方法	世界模型增强
数学证明	CoT 推理	状态空间搜索
代码生成	自回归生成	目标导向规划
科学发现	随机探索	因果模型引导
战略游戏	蒙特卡洛树搜索	世界模型模拟

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5. 技术对比

方法学比较

方法	核心创新	规划方式	验证机制	主要优势
SimuRA	LLM 作为规划基底	模拟验证	状态检查	泛化能力强
Dyna-Think	自适应模拟长度	推理-模拟协同	不确定性估计	2× token 节省
SWAP	蕴涵图+符号验证	结构化搜索	符号推理	推理一致性好
WMAct	交互探索构建	奖励引导	重缩放机制	样本效率高

性能对比

方法	任务类型	性能提升	效率改进
SimuRA	飞行搜索	0%→32.2%, +124%	显著
Dyna-Think	OSWorld	同等性能	2× token减少
SWAP	复杂推理	显著超越CoT	相当
WMAct	Sokoban/Maze/Taxi	+41%/+73%/+31%	高

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6. 未来展望

6.1 当前局限

尽管这些工作取得了显著进展，但仍存在一些共同挑战：

1. 长时序依赖：当前方法在处理超长任务序列时仍有困难
2. 多模态融合：视觉、语言、动作等多模态信息的有效融合仍需改进
3. 实时性要求：在需要快速响应的场景中，世界模型的推理开销仍是瓶颈
4. 泛化能力：从模拟环境到真实环境的迁移仍需更多研究

6.2 发展方向

方向	关键问题	潜在突破
稀疏世界模型	如何高效表示大规模状态空间？	状态压缩、层次化表示
神经符号混合	如何结合神经网络的灵活性与符号推理的可解释性？	神经符号架构
多智能体世界模型	如何建模多个智能体之间的交互？	多智能体强化学习
终身学习	如何避免灾难性遗忘？	弹性权重固定、记忆回放

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7. 总结

本文系统介绍了世界模型与规划推理融合的前沿研究：

1. SimuRA 通过 LLM 作为规划基底和世界模型模拟验证，在飞行搜索任务上实现从 0% 到 32.2% 的提升
2. Dyna-Think 创新性地将世界模拟与推理过程融合，实现 2 倍 token 节省
3. SWAP 使用蕴涵图编码结构依赖，通过多样性和对比排序显著提升推理一致性
4. WMAct 通过多轮交互和奖励重缩放机制，在 Sokoban、Maze、Taxi 任务上取得显著进展

这些工作共同指向一个趋势：世界模型正在成为规划推理系统的”认知引擎”，为 AI 智能体提供预测、规划和学习的能力。

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参考

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相关主题

• 世界模型概论：世界模型的基础概念
• 智能体计算机操控世界模型：计算机操控任务中的应用
• 推理模型架构：专门的推理模型设计
• 链式推理：推理技术基础
• 测试时计算扩展：推理阶段计算资源扩展
• 过程奖励模型：推理步骤验证
• MCTS与LLM推理：搜索增强的推理
• 智能体架构模式：自主智能体的系统设计
• 智能体AI基础：智能体的核心能力框架

Footnotes

1. SimuRA: Towards General Goal-Oriented Agent via Simulative Reasoning Architecture with LLM-Based World Model. arXiv:2507.23773, 2025. ↩

2. Dyna-Think: Dual Inference Thinking with World Model Simulation. ACL 2025. ↩

3. SWAP: Deliberate Reasoning in Language Models as Structure-Aware Planning with an Accurate World Model. ACL 2025. ↩

4. WMAct (Thinking by Doing): Building World Models through Multi-round Interaction. ACL 2025. ↩