Context and Diversity Matter: The Emergence of In-Context Learning in World Models

📄 arXiv: 2509.22353v1 📥 PDF

作者: Fan Wang, Zhiyuan Chen, Yuxuan Zhong, Sunjian Zheng, Pengtao Shao, Bo Yu, Shaoshan Liu, Jianan Wang, Ning Ding, Yang Cao, Yu Kang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-09-26

💡 一句话要点

提出上下文环境学习(ICEL)框架，提升世界模型在未知环境下的适应性。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 上下文学习 世界模型 环境识别 环境学习 自适应 机器人 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有世界模型在面对新颖或罕见的环境配置时表现不佳，缺乏泛化能力。
  2. 论文提出上下文环境学习(ICEL)框架，通过环境识别和环境学习两种机制，使世界模型具备自适应能力。
  3. 实验验证了ICEL机制的存在，并分析了数据分布和模型架构对ICL的影响，与理论分析结果一致。

📝 摘要（中文）

本文研究了上下文环境学习(ICEL)，将注意力从零样本性能转移到世界模型的增长和渐近极限。论文形式化了世界模型的上下文学习，并确定了两个核心机制：环境识别和环境学习。针对这两种机制，推导了误差上界，揭示了这些机制是如何出现的。实验证实了世界模型中存在不同的ICL机制，并进一步研究了数据分布和模型架构如何以与理论一致的方式影响ICL。研究结果表明了自适应世界模型的潜力，并强调了ICEL出现背后的关键因素，最显著的是长上下文和多样化的环境。

🔬 方法详解

问题定义：现有世界模型通常是静态的，即在训练完成后模型参数固定，无法根据新的环境信息进行调整。这导致它们在面对训练数据中未曾出现过的环境时，预测性能显著下降。因此，需要一种方法使世界模型能够像生物神经系统一样，根据上下文信息动态地学习和适应新环境。

核心思路：论文的核心思路是将上下文学习(In-Context Learning)的概念引入到世界模型中，使其能够利用环境中的上下文信息来识别和学习新的环境动态。通过提供一系列的环境交互样本作为上下文，模型可以从中提取出环境的潜在规律，并将其用于预测未来的环境状态。这种方法允许模型在不需要重新训练的情况下，适应新的环境。

技术框架：论文提出的ICEL框架主要包含以下几个阶段：1) 上下文输入：模型接收一系列的环境交互样本作为上下文，这些样本包含了环境的状态、动作和奖励等信息。2) 环境识别：模型利用上下文信息来识别当前所处的环境类型。这可以通过学习一个环境嵌入来实现，该嵌入能够捕捉环境的本质特征。3) 环境学习：模型根据识别出的环境类型，调整其内部参数或激活相应的模块，从而学习该环境的动态特性。4) 状态预测：模型利用学习到的环境动态，预测未来的环境状态。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于将上下文学习的思想引入到世界模型中，使其具备了自适应能力。与传统的静态世界模型相比，ICEL框架能够根据环境的上下文信息动态地调整模型参数，从而更好地适应新的环境。此外，论文还提出了环境识别和环境学习两种核心机制，并对这两种机制进行了理论分析。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 环境嵌入：使用Transformer等模型学习环境的嵌入表示，用于环境识别。2) 损失函数：设计损失函数来鼓励模型学习到能够区分不同环境的嵌入表示，并提高状态预测的准确性。3) 模型架构：探索不同的模型架构，例如使用注意力机制来捕捉上下文信息，或使用模块化的网络结构来适应不同的环境类型。具体的参数设置和网络结构选择取决于具体的实验环境和任务。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了ICEL框架的有效性，证明了世界模型中存在环境识别和环境学习两种机制。实验结果表明，长上下文和多样化的环境是ICEL出现的关键因素。此外，论文还分析了数据分布和模型架构对ICL的影响，发现Transformer等具有注意力机制的模型更适合于ICEL。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、游戏AI等领域。通过使智能体能够根据环境上下文进行学习和适应，可以显著提高其在复杂和动态环境中的表现。例如，在自动驾驶中，车辆可以根据周围车辆的行为和交通状况，动态地调整驾驶策略，从而提高安全性。

📄 摘要（原文）

The capability of predicting environmental dynamics underpins both biological neural systems and general embodied AI in adapting to their surroundings. Yet prevailing approaches rest on static world models that falter when confronted with novel or rare configurations. We investigate in-context environment learning (ICEL), shifting attention from zero-shot performance to the growth and asymptotic limits of the world model. Our contributions are three-fold: (1) we formalize in-context learning of a world model and identify two core mechanisms: environment recognition and environment learning; (2) we derive error upper-bounds for both mechanisms that expose how the mechanisms emerge; and (3) we empirically confirm that distinct ICL mechanisms exist in the world model, and we further investigate how data distribution and model architecture affect ICL in a manner consistent with theory. These findings demonstrate the potential of self-adapting world models and highlight the key factors behind the emergence of ICEL, most notably the necessity of long context and diverse environments.