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PhysiCalWorld: In-Context Physics Calibration for World Models

Yunhao Luo, Wentao He, Yinpei Dai, Hyelin Nam, Hongze Fu, Joyce Chai, Nima Fazeli, Jeong Joon Park · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.30125 · open-access PDF

French

Les modèles mondiaux existants perçoivent généralement une scène à travers un cadre visuel actuel ou une fenêtre d'histoire étroite. Cependant, ces observations peuvent ne pas révéler les propriétés de la physique qui déterminent la dynamique de transition, telles que la distribution de masse d'un objet, l'atténuation articulaire ou la friction de la surface. Sans calibrer ces facteurs de la physique pour les modèles mondiaux, les prédictions ont tendance à régresser vers un préalable empirique et à induire des dérives sévères dans de nouvelles scènes de test. À cette fin, nous proposons PhysiCalWorld, qui calibre les modèles mondiaux conditionnés par l'action à la dynamique spécifique à

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Existing world models typically perceive a scene through current visual frame or a narrow history window. However, these observations may not reveal the physics properties that determine transition dynamics, such as an object's mass distribution, joint damping, or surface friction. Without calibrating these physics factors for world models, predictions tend to regress toward an empirical prior and induce severe drift in novel test scenes. To this end, we propose PhysiCalWorld, which calibrates action-conditioned world models to the instance-specific dynamics via in-context prompting, without f

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Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange