arXiv cs.AI· Changhao Song, Yacong Chen, Hui Gao, Yazhou Zhang, Peng Zhang·· 3 天前AI 评分23
AffectWorld：面向情绪驱动未来世界预测的基准测试
AffectWorld: Benchmarking Emotion-Driven Future World Prediction
AI 导读
AffectWorld 是一个评估"情绪-动作-世界状态"链条的世界模型基准，包含 1,498 个日常视频样本，覆盖世界状态一致性、情绪-动作一致性和因果一致性三项任务，并设 233 个反事实样本检验情绪改变是否带来动作与后果的相应变化。
正文 · AI 翻译
摘要：世界既包含物理环境，也包含人类行动者。预测其演化需要同时理解物理规律以及情绪如何塑造人类行为。然而，现有的世界模型基准主要评估物理合理性和感知质量，使情绪驱动的世界演化在很大程度上被此 http URL所忽视。我们提出 AffectWorld，一个通过三项任务评估“情绪—行动—世界状态”链条的基准：世界状态一致性、情绪—行动一致性和因果一致性。它包含 1,498 个日常视频样本，并标注了合理情绪、行动倾向和原子世界状态约束。一个包含 233 个样本的反事实子集测试了在固定场景和事件条件下改变智能体的情绪是否会导致行动和后果的相应变化。我们为这三项任务定义了八个指标，并额外定义了一个反事实指标，将自动视觉评估与经人工校准的 VLM/LLM 判断相结合。对五个 SoTA 世界模型（例如 Cosmos3）的评估要求世界状态变化分数为 0.100-0.280，反事实情绪敏感性分数在 [0, 1] 尺度上为 0.027-0.070。这些结果揭示了在生成情绪驱动行动的后果以及使未来预测适应情绪干预方面存在显著差距。AffectWorld 提供了一个测试平台，用于推进能够捕捉情绪如何塑造未来物理和社会状态的世界模型。
| 学科： | 计算机视觉与模式识别（cs.CV）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2610.18305 [cs.CV] |
| （或 arXiv:2610.18305v1 [cs.CV] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.18305 arXiv 颁发的 DOI，经由 DataCite（待注册） |
提交历史
来自：Changhao Song [查看电子邮件]
[v1]
2026 年 10 月 13 日星期二 12:50:40 UTC（4,266 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org