Code as Worlds: Agentic Discovery of Executable World Representations for Physical Reasoning

📄 arXiv: 2608.27549v1 📥 PDF

作者: Hanyang Wang, Yimo Cai, Weiliang Chen, Jiawei Chi, Haowen Sun, Qiyu Dai, Yi-Hsin Hung, Xingzhuo Guo, Jinshan Ren, Runmao Yao, Ziwei Liu, Mingsheng Long, Yueqi Duan, Jun Gao, Jiangran Lyu, Fangfu Liu, Jialong Wu

分类: cs.CV

发布日期: 2026-08-27

备注: Project Page: https://mirros-lab.github.io/code-as-world

💡 一句话要点

提出Code-as-World以解决物理推理中的世界表示问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 物理推理 可执行代码 多模态观察 代理发现 视觉-语言模型

📋 核心要点

  1. 现有视觉-语言模型在物理推理中缺乏对底层机制的明确表示，限制了其可靠性。
  2. 提出Code-as-World，通过可执行代码表示物理世界，构建紧凑且可推广的世界表示。
  3. 实验结果显示，Code-as-World-VL在QuantiPhy上表现优异，超越了现有的专有模型。

📝 摘要（中文）

物理理解与推理依赖于形成紧凑且可推广的世界表示。尽管现代视觉-语言模型能够识别和解释多样的物理事件，但它们常常缺乏对底层机制的明确表示，如物体状态、物理参数和支配动态，这些都是可靠推理世界如何演变和响应干预所必需的。本文提出了Code-as-World范式，通过可执行的世界表示来表征物理世界。通过将物理组成、动态演变和视觉外观表达为可执行代码，Code-as-World提供了一种紧凑、定量基础和可控的物理世界抽象。我们开发了一个受归纳推理启发的代理发现循环，从多模态观察（如自然语言描述或真实世界视频）中构建这些表示。实验表明，Code-as-World-VL在QuantiPhy上达到了最先进的性能，超越了领先的专有模型，突显了可执行世界表示作为物理智能可扩展基础的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决物理推理中缺乏明确世界表示的问题。现有方法无法有效表示物体状态和物理动态，导致推理能力不足。

核心思路：提出Code-as-World范式，通过将物理世界的组成、演变和视觉特征转化为可执行代码，提供一种新的世界表示方式。这种设计使得物理推理更加直观和可控。

技术框架：整体架构包括一个代理发现循环，代理通过提出、执行、渲染、验证和迭代优化可执行世界假设来构建世界表示。主要模块包括多模态观察输入、可执行代码生成和验证机制。

关键创新：最重要的创新在于将物理世界表示转化为可执行代码，这与传统方法的静态表示有本质区别，增强了推理的动态性和可操作性。

关键设计：在技术细节上，设计了特定的损失函数以优化可执行代码的生成，并采用了多模态融合技术来处理自然语言和视频输入。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Code-as-World-VL在QuantiPhy数据集上达到了最先进的性能，超越了领先的专有模型，具体提升幅度达到XX%，展示了可执行世界表示在物理智能中的巨大潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动化物理实验和智能助理等。通过提供可执行的物理世界表示，能够提升机器在复杂环境中的决策能力和适应性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Physical understanding and reasoning depend on forming compact and generalizable representations of the world. While modern vision-language models can recognize and explain diverse physical events, they often lack explicit representations of the underlying mechanisms-such as object states, physical parameters, and governing dynamics-needed for reliably reasoning how the world evolves and responds to interventions. In this work, we introduce Code-as-World, a paradigm that represents physical worlds through executable world representations. By expressing physical composition, dynamic evolution, and visual appearance as executable code, Code-as-World provides a compact, quantitatively grounded, and controllable abstraction of the physical world. To construct such representations from multimodal observations, such as natural-language descriptions or real-world videos, we develop an agentic discovery loop inspired by abductive reasoning, where an agent proposes, executes, renders, verifies, and iteratively refines executable world hypotheses. As a concrete application, we use verified executable worlds to provide scalable physical supervision for training vision-language models on quantitative physical reasoning. Experiments show that Code-as-World-VL achieves state-of-the-art performance on QuantiPhy and surpasses leading proprietary models, highlighting the potential of executable world representations as a scalable foundation for physical intelligence.