北京大學 – InferNews

HarnessEval-W 讓世界模型評測留下可核查推理鏈

2026 年 8 月 18 日

世界模型評測不再只給一個分數，HarnessEval-W把每次判斷拆成可追溯的證據樹，讓物理與因果錯誤更容易核對。

當世界模型生成一段互動場景，真正難判斷的往往不是畫面是否漂亮，而是物理、因果和世界狀態有沒有隨行動正確演變。HarnessEval-W 屬於開源的 agentified benchmark，實際處理的是如何把這些需要理解上下文的評測工作，轉化成可檢查、可重現的判斷流程。

它借用 Large Language Model（LLM）生態常見的 harness 思路，先按每個 evaluation case 的初始世界、action 和 probe intent 分解問題，再由具備不同工具與上下文的 specialized sub-agents 分工判斷，最後由 parent agent 驗證證據並整合 verdict。每次評測都會留下 evidence tree，記錄測試內容、視覺依據和完整推理鏈，研究團隊可以追查分數由何而來，而不是只接受一個難以解釋的 scalar score。

支援 330 個 evaluation cases、5,940 次 scored rollouts
以 11 個 specialized evaluation skills 覆蓋品質、轉換與持續性
涵蓋 18 個 world models，並提供 leaderboard 與可執行評測程式
包含 harnesseval-metrics，以及 physical-plausibility backend harnesseval-pavrm

HarnessEval-W 在 intentional transition 上與人類 Bradley–Terry ranking 的 Spearman correlation 為 0.93；physical transition 的 pairwise accuracy 達 71.7%，高於 WBench 的 31.9%。重複評測的結果範圍亦較 WBench 窄 4.9 倍，但這些數字仍取決於案例設計、技能路由和代理判斷品質，不能直接視為所有世界模型任務的通用排名。

項目提供固定 plans、benchmark 資源、metric backends 和可延伸的 skill library；團隊可以先重現既有 cases，再提交新世界、新 action、新 probe family 或新 skill。它較適合研究世界模型、建立可審計評測流程，或需要比較物理合理性與狀態持續性的團隊；對只想快速取得單一分數的測試流程而言，完整證據樹會增加運算與整合成本，但換來更清楚的錯誤定位能力。

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HumanTracker 想解決人形動作評測失真

2026 年 8 月 18 日

影片睇落穩唔穩，未必等於關節誤差低。HumanTracker把人類偏好納入評測，補回人形動作追蹤最常被忽略的一段。

只看關節角度誤差，往往會把腳滑、落地時機錯、支撐不穩這些觀感上很明顯的問題沖淡。HumanTracker屬於資料集加評測工具類型，核心不是再做一個追蹤模型，而是替 humanoid motion tracking 建立更貼近人眼判斷的 benchmark，讓 teleoperation 與 whole-body imitation 的結果不只「數值過關」，影片也更可信。

它的價值在於同時補兩個缺口：一邊擴大測試覆蓋，另一邊重寫評分方法。項目收錄約 153 小時光學動作資料、來自 24 位專業表演者，整理成四類動作家族，專門拉開日常步態、高動態、互動動作與接地穩定性之間的差異；再用 12K human-labeled preference pairs，訓練出偏好對齊的 HumanScore，去判斷哪條 tracker trajectory 更接近人會接受的效果。

跟 MPJPE 這類逐幀 kinematic 指標相比，HumanScore 重點不在每一幀有幾準，而在整段軌跡有沒有出現長時間滑步、抖動、漂移與失去平衡。官方提供的結果顯示，HumanScore 在測試集對人類偏好的對齊率達 90.83%，比較強的傳統診斷指標高 6.78 分；README 亦保留 Succ、MPJPE 與 HumanScore 幾種分數，代表它不是取代舊指標，而是把「物理上站不站得住」這件事補回評估流程。

約 153 小時新採集 optical motion，涵蓋 25K 級別標註片段
HumanScore 來自 trajectory reward model，學的是人對整段動作的偏好
儲存庫提供 evaluation harness、HumanScore reward model 同數據處理工具
適合做人形機械人追蹤、模仿學習、teleoperation 評測的研究團隊使用

這個 GitHub 儲存庫比較像研究評測基建：重點是下載資料集、跑 evaluation harness、再用 HumanScore 與傳統指標一起看結果，而不是即開即用的終端產品。受益最大的會是做人形控制、動作追蹤與模仿策略比較的團隊，因為它能幫你分辨模型究竟只是把姿勢角度擬合得好，還是真的把接觸、穩定與動作連貫度處理好。限制也很明確：它主要提升的是評測可信度，不等於直接改善 tracker 本身能力。

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StateFlow 把預視化變成可反覆編修 3D 世界

2026 年 8 月 13 日

想像先搭好一個可重用的3D世界，再慢慢改鏡頭、物件同事件。StateFlow想處理的，正是生成式預視化最常見的連貫性問題。

影像預視化最麻煩的地方，往往不是生成一條片，而是改完場景、換完鏡頭之後，前後內容仲要講得通。StateFlow屬於面向 previsualization 的 3D world-state modeling 框架，它把場景視為可持續保存的 3D world states，令同一個世界可以反覆建構、演化、再取用，而唔使每次修改都由頭生成。

呢個做法先處理內容一致性，再處理畫面輸出。StateFlow用 object-centric structured 3D state 去描述世界，每個物件都帶有 geometry、spatial pose 同 semantic attributes，將底層世界內容同最終 render observations 分開，於是場景結構、物件關係、動態事件同 cinematic camera direction 可以分步調整。

整個流程分成三段。State Construction 針對 2D 內容提升到 3D 世界時容易出現的歧義，用 prior-guided、conflict-aware dual-view initialization 建立較一致的起始世界；State Evolution 把使用者修改轉成 structured state transitions，保留 world memory，避免每次編修都重建整個場景；State Access 則配合 render-feedback reflection，把鏡頭意圖修正成視覺上可行的 cinematic trajectories。

把一次性影片生成，改成可編修、可重用的 persistent world
同一套世界狀態可支援 video production 同 3D game prototyping
重點不只是生成畫面，而係保住場景結構、物件關係同時間上的連貫性
鏡頭控制加入 render-feedback reflection，提升拍攝路徑的可行性

使用場景相當清楚：要先做分鏡、試鏡頭、試事件節奏的創作團隊，或者想由 3D scene 快速走到 playable prototype 的遊戲項目，都會較受用。現有內容著重方法展示、應用示例同與 baselines 的 3D scene generation 對比，但未見完整論文與量化細節公開，所以目前較適合視為一個值得留意的工作流方向，而唔係已完全定型的產品規格。

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DeepVoyager-VL 把視覺線索放回搜尋流程中

2026 年 8 月 4 日

DeepVoyager-VL不只是睇圖再答題，而係會用新取得嘅視覺證據決定下一步搜尋。對長流程多模態檢索項目而言，呢個改動幾關鍵。

Comparison of multimodal search data synthesis paradigms

當一個多模態 agent 要連續查多步資訊，最易失準嘅位置往往唔係答題，而係中途搵錯線索。DeepVoyager-VL處理嘅正正係呢個問題：佢屬於長流程多模態 deep-search 框架，讓新取得嘅圖片證據直接影響下一輪檢索，而唔係只喺輸入開頭或答案結尾先用到視覺資訊。

呢種做法令佢同一般把視覺訊息包裝成前置條件嘅方法有明顯分別。DeepVoyager-VL背後用 EventVoyage-VL 生成帶有中間視覺依賴嘅長流程問題，再用整理過嘅 trajectories 做 Supervised Fine-Tuning（SFT），而唔加額外 reinforcement learning 階段；取捨好清楚，訓練流程較可重現，但效果仍然要靠資料合成質素同軌跡篩選撐住。

倉庫而家已經放出 paper、project page，同可重現嘅 Megatron SFT training bundle，亦提供 DeepVoyager-VL-8B 同 DeepVoyager-VL-30B-A3B 模型，以及 EventVoyage-VL dataset。想理解點樣驗證，最直接係沿住現成模型、資料集同訓練 bundle 睇完整流程；README 亦提到 SWIFT RUNTIME=bundled 會使用儲存庫內嘅 source trees，定位上比較接近研究與訓練復現項目，而唔係即開即用嘅消費級產品。

核心改動：把 vision in the loop 放入搜尋中段，圖片可按需要先載入或裁切
資料來源：EventVoyage-VL 先做 structure-before-language synthesis，再抽出可監督軌跡
訓練路線：以 supervised-only 為主，冇再疊 reinforcement learning 階段
結果：8B 同 30B-A3B 平均分別為 54.8 同 58.6，並在十個 benchmark 入面分別拿下八個同九個最佳成績

分數本身已經講到定位：DeepVoyager-VL不只是追求更大模型，而係想改善「見到新圖之後，下一步應該搵乜」呢個決策環節。較受益嘅會係做多步檢索、多模態問答、研究型 agent pipeline 嘅團隊；要留意嘅限制亦同樣直接，成效高度依賴合成資料點樣把中途視覺依賴編排得夠真實，離開相關 benchmark 之後，泛化深度仲要靠後續驗證。

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MBM：跨類別動作轉移突破

2026 年 8 月 4 日

你可以把它理解成一套跨類別影片動作轉移框架，重點是外形差很多時仍保住動作與身份。

想把一段動作搬到另一個角色或畫面，最怕形態差太遠時連身份都一併扭曲。MBM 走的是一套 motion transfer 研究框架，重點是把跨類別動作轉移做得更穩，讓 reference video 的動作可以連同 text，必要時再加一張 reference image，一起驅動生成。

它分兩段處理：Stage I 先學 heterogeneous abstract motion conditions，再 bootstrap cross-category motion pairs；Stage II 再用 raw reference videos 把這套監督內化。推理時直接靠 reference video、text 和 optional reference image，不需要 explicit motion extraction 或 test-time optimization。

它和只在相近外形之間搬動作的做法不同，目標是連 same-category、near-category 到 far-category 都盡量維持 motion fidelity 與 target preservation。資料同時提到 OpenVMT-Dataset 和 OpenVMT-Bench，前者是 instance-level motion-equivalent cross-content pairs，後者則用逐步拉大的 category gap 去測。

兩階段框架先學抽象動作，再把監督內化到生成流程
推理端直接吃 reference video、text、optional reference image，流程較短
主打跨類別動作轉移，適合影片生成、角色動作遷移、動畫合成
在大形態差距下仍可維持較好的動作保真與目標保留

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SpectraReward：用 MLLM 反讀圖片做文生圖獎勵

2026 年 7 月 15 日

想提升文生圖結果，但又唔想另外訓練獎勵模型，SpectraReward提供了一條更直接的路。它用預訓練 MLLM 反過來讀圖還原提示詞，作為生成好壞的依據。

文生圖訓練最麻煩的一環，往往不是生成本身，而是怎樣穩定判斷圖片有冇跟足提示詞。SpectraReward 屬於影像生成 reinforcement learning 的獎勵方法，處理的正是這個問題：它不靠人工偏好標註，也不用再微調 reward model，而是借用預訓練 Multimodal Large Language Models（MLLMs）本身已有的圖文對齊能力，直接替生成結果打分。

核心做法很直觀：先讓 MLLM 看生成出來的圖片，再檢查它能否把原本的 prompt「讀返出嚟」。SpectraReward 用一次 image-conditioned、teacher-forced forward pass，計算 prompt 的平均 log-likelihood，數值越高，代表圖片越能還原文字意圖。相比常見做法要模型直接評分、回答拆解後的驗證問題，這個方法少了額外訓練步驟，也減少了設計評分流程的負擔。

項目亦提出 Self-SpectraReward，對 BAGEL 這類 unified multimodal models（UMMs）尤其有意思。做法是讓同一個模型的 understanding branch，為 generation branch 產生的樣本評分，形成 self-reward。這種安排的重點不在模型愈大愈好，而在 reward 與 policy 是否真正對齊；資料指出，這種內部對齊效果有時可追平，甚至超過更大型的外部 MLLMs。

不需要 preference labels，也不需要 reward-model fine-tuning
只用一次 MLLM forward pass，就可計出 training-free reward
把「圖片能否還原 prompt」變成可量化的獎勵訊號
Self-SpectraReward 適合 BAGEL 類 unified multimodal models（UMMs）

從結果描述來看，reward 提升時，複雜場景生成質素也同步改善，表示這個訊號不只理論上合理，亦能推動可見的畫面進步。對正在做 text-to-image generation、影像模型強化學習，或想減少外部獎勵模型依賴的讀者來說，SpectraReward 提供了一種更省步驟、但仍保留語義判斷能力的路線。文中提到的模型包括 MLLMs，以及 BAGEL 這類 unified multimodal models。

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PRA：像素級自回歸生圖的新路線

2026 年 6 月 30 日

PRA 是一個 PyTorch 影像生成研究項目，主打 pixel-space autoregressive 生成。它嘗試用較細模型規模，換到更低 FID 表現。

PRA 是一個以 PyTorch 實作的影像生成研究項目，屬於 class-conditional pixel-space autoregressive image generation 模型與訓練框架。它要解決的問題，是直接在像素空間逐步生成圖片時，單步誤差大、而且 teacher-forced training 與推理流程不一致，令誤差一路累積。

現有 pixel-space continuous-token autoregressive 做法，多數直接預測高維像素 patch，或用 x-prediction、input noise injection 減輕誤差，但改善有限；exact rollout training 雖然更貼近推理，代價又太高。PRA 的取向是加入 Parallel Rollout Approximation (PRA)：先生成低維 intermediate states，再經 pixel decoder 映射回 pixel-space tokens，同時用近似推理時的 pixel-feedback 方式保留平行訓練效率。

這個設計的重點，不是單純追求更大模型，而是重新處理「訓練見到的輸入」與「生成時真正收到的回饋」之間的落差。論文資料顯示，它在 ImageNet-1K 256×256 的 class-conditional 生成上，PRA-S 135M 參數已做到 FID 2.58，優於先前 billion-scale pixel-space AR 的 3.60；PRA-L 511M 進一步到 1.94，定位很清楚，就是衝着 pixel-space AR 的 SOTA 而來。

部署理解上，儲存庫已提供 environment.yml、requirements.txt、預訓練權重與 sample_ddp.py，代表作者預設你會用多卡分散式抽樣與評測。評估指標包括 FID、Inception Score、precision、recall，另有 ImageNet classification probing accuracy 作為生成以外的補充觀察，表示作者也在測試表徵能力，而不只看出圖漂亮與否。

項目類型：研究原型兼模型實作，集中展示 PRA 訓練與取樣流程
相關模型：PRA-S、PRA-B、PRA-L，參數量約 135M、250M、511M
主要差異：不用離散 tokenizer，維持 pixel-in、pixel-out AR 介面
較適合情境：研究 pixel-space AR、比較生成指標、重現 ImageNet 類條件生圖結果
需要留意：目前公開內容偏向研究重現，不是即裝即用的終端應用工具

受益最大的，會是做影像生成研究的團隊、想比較 autoregressive 與 diffusion 路線的人，以及要研究像素空間建模取捨的學術項目。對一般開發者來說，這個項目較像高水準實驗平台；有現成 checkpoint 和評測流程是優點，但 CUDA、PyTorch 與 FlashAttention 相容性仍需自行處理。

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PhysisForcing 提升機械人世界模擬可靠性

2026 年 6 月 29 日

這是一個強化影片生成物理一致性的訓練框架，用來改善機械人操作模擬的可信度。

這是一個用於機械人操作的世界模擬訓練框架，名為 PhysisForcing。它主要解決影片生成模型在模擬抓取、推動與物件互動時，常出現動作軌跡不連續、物件變形和互動不合物理規律的問題。

PhysisForcing 的做法不是單靠生成更像真的畫面，而是把訓練重點放在與物理相關的區域，並同時加入像素層與語意層兩種約束。像素層的 trajectory alignment loss 會用參考點軌跡監督 DiT features，語意層的 relational alignment loss 則利用凍結的影片理解編碼器，對齊區域之間的互動關係，令機械臂與物件之間的時空關聯更穩定。

和一般通用影片生成模型，或只針對機械人資料做微調的方法相比，這個框架更集中處理「物理合理性」而非單純畫面觀感。它可套用在標準 diffusion video backbones 之上，已展示於 Wan2.2-I2V-A14B 與 Cosmos3-Nano 這兩個基礎模型。

核心重點是分層物理對齊：同時改善運動一致性與互動關係一致性
適合用於 embodied world simulation、robotic manipulation 與下游動作規劃
在 R-Bench、PAI-Bench、EZS-Bench 都較強基線有提升
R-Bench 上，Wan2.2-I2V-A14B 提升 +22.3%，Cosmos3-Nano 提升 +9.2%
納入 WorldArena action-planner protocol 後，closed-loop success rate 由 16.0% 升至 24.0%

這項工作對需要用影片模型做機械人訓練、模擬驗證或策略學習的人較有參考價值，因為它不只改善生成片段的外觀，亦提升作為 world model 的可用性。現有資料顯示，物理對齊後的影片表徵亦能帶動下游 policy success，說明這類方法不只是視覺修飾，而是直接影響機械人操作結果。

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WATER：WordArt 場景文字識別新突破

2026 年 6 月 26 日

復旦大學與騰訊 WeChat Vision 團隊推出 WATER 項目，從數據與模型兩端突破藝術文字識別瓶頸，於 WordArt-Bench 創下 90.40% 準確率。

這是一個由復旦大學（上海多模態具身 AI 重點實驗室）與騰訊 WeChat Vision 聯合發佈的研究項目（屬於數據集＋模型基準組合），同時收錄於 ECCV 2026。針對 WordArt-oriented scene TExt Recognition（WATER）這項任務，原有 STR 數據集與方法普遍圍繞「規則場景文字」與「固定模板輸入」建構，難以應對 WordArt 高度自訂的字體、紋理與版面，因此表現受限。WATER 從兩端突破：數據方面構建 2M 規模合成數據集 WATER-S，模型方面提出支援任意形狀輸入的 STR 基線 WATERec。

WATER-S 數據集設計包含兩個互補子集：WATER-T（1M）由 SynthWordArt 渲染引擎透過 11,250 款藝術字體生成，提供高可控的精準合成樣本；WATER-Z（1M）則結合 Qwen3-VL 提示詞挖掘與 Z-Image 影像合成，覆蓋更真實且多元的場景。再搭配 WATER-R（3.2M，整理自 Union14M-L、WordArt、WAS-R 並去重）作為真實訓練集，整體數據規模較既有藝術文字數據提升數百倍。

WATERec 模型架構採用類似 NaViT 的編碼器搭配 RoPE，支援任意形狀輸入，再以自回歸解碼器處理複雜版面，從結構上打破固定模板 STR 的瓶頸。在 WordArt-Bench 上以 90.40% 準確率成為首個突破 90% 的結果，大幅超越 HunyuanOCR（81.54%）及其他通用或 OCR 專用視覺語言模型。

使用方法需配合外部資源：WATERec 訓練與推理程式碼位於 OpenOCR-WATERec 倉庫；模型權重、數據集（包含 WordArt-Bench）、273K 條 WATER-Z 提示詞模板與 112K 款藝術字體皆託管於 HuggingFace。複製本倉庫後，可透過 SynthWordArt/ 目錄取得 WATER-T 渲染流程，prompts/ 目錄提供 caption_mining.py 與 fewshot_expansion.py 兩階段提示詞挖掘，Z-Image/gen_zimage.py 支援多 GPU 並行生成，eval_vlm/ 則整合 Qwen3-VL-8B、InternVL3.5-8B、GOT-OCR2.0、DeepSeek-OCR-2、PaddleOCR-VL、PP-OCRv5、HunyuanOCR、Nemotron-VL-8B 等基線評測腳本。

重點摘要：
– 復旦大學與騰訊 WeChat Vision 團隊合作，獲 ECCV 2026 收錄
– WATER-S 含 WATER-T（字體渲染）與 WATER-Z（VLM + 影像合成）兩條合成路徑
– WATERec 以任意形狀編碼器 + 自回歸解碼器突破固定模板限制
– WordArt-Bench 90.40% 為首次突破九成，超越 HunyuanOCR 等專用 VLM
– 所有模型、數據、字體與提示詞均開源於 HuggingFace

從評估對照來看，不論是通用 VLM、OCR 專用 VLM 或一般 OCR 工具，在 WordArt-Bench 上皆明顯落後於 WATERec，反映藝術文字仍是當前多模態模型的弱項。對從事海報辨識、品牌素材處理、廣告設計自動化，以及需要處理高度風格化文字的團隊而言，這套數據＋模型組合是目前少數針對該場景強化的開源方案。

GitHub： https://github.com/YesianRohn/WATER

模型： https://huggingface.co/Yesianrohn/WATERec-Models

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EventVLA：長時序機器人操作加入事件記憶機制

2026 年 6 月 26 日

EventVLA 是一個視覺語言動作框架，透過事件驅動的關鍵幀記憶機制，讓機器人在長時序任務中能回溯早期視覺證據，提升操作準確度。

EventVLA 是一個由中國科學技術大學、上海人工智能實驗室、上海交通大學、大連理工大學、香港大學、清華大學、北京大學及華為等團隊共同開發的視覺語言動作（Vision-Language-Action, VLA）框架，專門針對長時序機器人操作任務設計。它解決的核心問題是：當機器人需要執行跨越許多步驟的任務時，往往必須回想起數十步之前出現過的視覺線索，而傳統 VLA 政策通常只依賴壓縮後的隱狀態，容易遺失早期關鍵畫面。EventVLA 的做法是引入事件驅動的視覺證據記憶（event-driven visual evidence memory），在執行過程中偵測與任務相關的事件，把對應的關鍵幀以原始影像形式存入記憶體，並在後續動作預測時重新取用這些畫面作為參考。

這個項目同時發佈了 RoboTwin-MeM 基準測試，這是建基於 RoboTwin 2.0 的記憶依賴型操作評測環境，包含八個需要長時序記憶的任務，例如依序拾取物件、按照紙上指示重複放下積木、依指示重現路線等。與同類 VLA 框架相比，EventVLA 的差異在於它不只壓縮隱狀態，而是保留原始關鍵幀影像作為可回溯的視覺證據，這在需要精確回憶早期空間配置的任務上特別有用。

部署與測試方式

建議建立兩個 conda 環境：一個用於 RoboTwin-MeM 模擬，另一個用於 EventVLA 模型訓練與推論。
從 Hugging Face 下載對應的 checkpoint（RoboTwin-MeM 或 RMBench 版本），搭配相應的評測腳本即可在模擬環境中重現結果。
數據集同時提供 HDF5 軌跡格式與 LeRobot 2.1 訓練格式，方便不同訓練流程直接取用。
目前程式碼已支援模擬訓練與評估，真實機器人推論與微調模型仍在開發中。

重點摘要

核心機制：事件驅動的關鍵幀記憶，以原始影像儲存視覺證據而非僅壓縮隱狀態。
配套基準：RoboTwin-MeM 包含八個長時序記憶依賴任務。
目前狀態：模擬環境訓練與評估已開源，真實世界部署尚未釋出。
適用場景：需要回溯早期視覺線索的多步驟機器人操作任務。

從已釋出的資源來看，研究人員與機器人團隊可直接透過 Hugging Face 上的 checkpoint 與 RoboTwin-MeM 數據集進行基準測試與模型微調，評估記憶機制對長時序任務表現的影響。

GitHub： https://github.com/InternRobotics/EventVLA

項目主頁： https://ganlin-yang.github.io/EventVLA.github.io/

模型： https://huggingface.co/ganlinyang/EventVLA/tree/main

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