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官方账号arXiv cs.AI@Bohai Gu, Yueyang Yuan, Taiyi Wu, Dazhao Du, Jian Liu, Xiaoyi Pang, Jie Zhang, Xiaocheng Lu, Haobin Zhong, Xiaotong Zhao, Alan Zhao, Song Guo
推荐理由：这篇论文用自验证循环替代人工标注，把世界模型的长期漂移降了44%，复合动作准确率翻近4倍，做视频生成或具身智能的可以看看。
CycleBench
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8月6日
09:49
WorldCycle提出用可逆动作循环解决视频世界模型的误差累积问题，无需标注即可验证长时程预测。该方法构造闭合动作循环，用空间闭合奖励和时间一致性奖励优化模型，使动作成为一致的状态算子。在CycleBench基准上，WorldCycle将状态返回漂移降低44%，复合动作准确率提升近4倍。