PhysiCalWorld：用交互片段校准世界模型，无需物理标签即可学习隐藏物理属性

密歇根大学等机构提出 PhysiCalWorld，通过 agent 探索动作生成的交互片段编码物理描述符 token，校准世界模型对质量分布、摩擦和关节阻尼等隐藏属性的预测。该方法无需微调、解析式物理建模及物理标签，仅用 latent prediction loss 端到端训练；描述符 token 提取一次即可在多条 rollout 间复用，并可外推到训练物理范围之外。论文、代码和项目页均已公开。