01 — UNDERSTAND & GENERATE
World Models
& Embodied AI
研究机器人视频生成、物理一致性与奖励对齐，让模型预测与动作相关的未来。
查看相关研究 ↗
清华大学
TSINGHUA UNIVERSITY · BEIJING
Understand.
Predict.
Act.
让智能理解世界的运行方式。
从地球系统到机器人交互，我们研究能够理解物理规律、预测动态变化，并支持推理与决策的世界模型。
Hao Wu & Yuan Gao ／ 依托清华大学黄小猛教授课题组
THE WORLD, IN MOTION+
01 / UNDERSTAND & GENERATE
World Models & Embodied AI
研究机器人视频生成、物理一致性与奖励对齐，让模型预测与动作相关的未来。
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Conceptual visualization · 概念示意
Conceptual visualization · 概念示意
WORLD MODELS✳EMBODIED INTELLIGENCE✳AI FOR SCIENCE
01 / RESEARCH
一个世界，多种尺度。
连接数据、物理与行动，探索动态世界中的共同问题。
World Models
02 — SIMULATE & FORECAST
Scientific
Machine Learning
面向气象、海洋与湍流，研究多尺度动力学、神经算子和稳定的长期预测。
查看相关研究 ↗03 — REASON & INTERACT
Multimodal Models
& Agents
结合视觉、语言与物理知识，探索科学推理、智能体，以及预测与决策的连接。
一起探索开放问题 ↗02 / SELECTED WORK
从研究问题，到可复现的探索。
Hao Wu 与 Yuan Gao 共同署名的部分代表工作。
01
RoboAlign-R1
Distilled Multimodal Reward Alignment for Robot Video World Models
通过蒸馏多模态奖励进行世界模型后训练，并以滑动窗口重编码改善长时序生成的稳定性。
02
PnP-Corrector
A Universal Correction Framework for Coupled Spatiotemporal Forecasting
将物理模拟与误差校正解耦，用可学习的校正模块缓解耦合系统中误差的传播和放大。
03
04
OneForecast
A Universal Framework for Global and Regional Weather Forecasting
以统一的多尺度图模型连接全球天气与高分辨率区域预报，建模不同尺度的气象过程。
05
06
Turb-L1
Achieving Long-term Turbulence Tracing By Tackling Spectral Bias
针对预测模型的频谱偏置，通过多网格与层次动力学建模保留高频细节，追踪长期湍流演化。
论文按研究主题精选，作者列表为简写；完整署名及贡献说明以论文原文为准。配图来自对应论文，由作者主页提供；点击图片可放大查看。
03 / PEOPLE
一起，拓展研究的边界。
来自清华大学，在计算、物理与智能的交叉处开展研究。
OUR RESEARCH HOME
依托黄小猛教授课题组
清华大学 · 高性能计算与人工智能
OPEN FOR RESEARCH INTERNS
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带着你的好奇心，和我们一起探索。
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World ModelsEmbodied AIMultimodal & AgentsAI for Science
让我们认识你
- 01一份简历
介绍你的学习经历、研究兴趣与相关技能。
- 02一个你做过的项目
论文、开源代码、课程项目或复现实验，都可以成为交流的起点。
- 03你想探索的问题与时间安排
告诉我们感兴趣的方向、预计开始时间、可投入时长，以及线下或远程偏好。
直接联系 Hao Wu 和 Yuan Gao
Yuan Gao · 高远yuangao24@mails.tsinghua.edu.cn
BEFORE YOU REACH OUT
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欢迎通过课程项目、复现实验或开源代码介绍自己。请说明你具体做了什么、遇到了什么问题，以及下一步想探索什么。
如何确定研究题目和参与方式？+
可以先读一篇你感兴趣的代表论文，在申请邮件中写下想法或问题。具体课题、起止时间和参与方式在邮件沟通中确认。
申请需要提交哪些材料？+
请准备简历、相关项目或代码链接、感兴趣的研究方向，以及预计开始时间和可投入时间。点击“准备申请邮件”即可生成可编辑的邮件模板。