复杂交互视角下的世界模型：高阶关联、群体智能与复杂系统建模｜世界模型读书会第10期

导语

世界模型不仅需要理解环境中的对象，还需要理解对象之间复杂的相互关系。在真实世界中，多个对象往往同时参与交互，形成难以通过简单成对关系刻画的高阶关联。本期世界模型读书会第10期将从超图计算与高阶交互出发，探讨如何统一表征多对象、多模态和多尺度的复杂关系，以及这种建模方式如何为具身智能的感知、预测、规划与行动提供新的思路。

集智俱乐部联合认知科学、具身智能、AI Agent、复杂系统与高阶网络等领域的研究者发起「世界模型」读书会，围绕世界模型的思想源流、理论基础、技术路线与应用边界展开专题分享和讨论。读书会自2026年8月7日起，每周五晚19:30-21:30，将以“世界如何被表征、其动力学如何被建模、内部模型如何服务于智能体”为主线，尝试讨论整理世界模型统一框架。

报告简介

真实世界中的交互关系往往具有复杂的群组结构与多尺度特征。例如，机器人在执行任务时，不仅需要识别环境中的物体，还需要理解多个对象之间的空间关系、功能联系与协同行为。传统图模型主要通过节点之间的成对连接描述系统结构，在处理多个对象共同参与的高阶交互时存在一定局限。如何超越成对关系，建立能够统一描述复杂关联的计算框架，是世界模型与具身智能研究中的重要问题。

本次分享将从超图计算的研究背景与理论基础出发，介绍超图对群组关系、非线性高阶关联及多尺度结构的表示能力，讨论高阶关联重构、数据关联融合与跨领域泛化等关键问题。在此基础上，进一步梳理超图信号处理、超图神经网络及相关计算模型的发展，介绍超图计算在视觉理解、医学分析和大模型等领域的研究与应用，并讨论统一表示、计算效率与模型安全等方面的挑战。

最后，分享将把超图计算引入世界模型与具身智能的研究语境，重点讨论高阶关联如何帮助智能体理解复杂环境中的多对象交互，并在感知、状态预测、任务规划与行动决策之间建立联系。结合机器人等具身智能场景，进一步探讨超图计算在复杂环境建模、关系推理与跨场景泛化中的应用潜力，以及高阶交互建模能否为构建更具泛化能力的世界模型提供新的计算基础。

分享大纲

1. 超图计算的研究背景

• 复杂关联的普遍性与成对建模的局限
• 超图对群组关系和非线性高阶关联的表达
• 高阶关联重构、数据关联融合与跨领域泛化

1. 从结构建模到超图计算的应用

• 超图信号处理与多尺度结构建模
• 超图神经网络的统一表示、安全与轻量化
• 超图计算模型及其在视觉、医学和大模型中的应用

1. 复杂交互与具身智能

• 高阶关联下的世界模型
• 机器人等具身智能场景下的超图计算

核心概念

超图（Hypergraph）：图论中用于描述高阶关联的数学结构。与普通图中一条边只能连接两个节点不同，超图中的一条超边可以同时连接多个节点，从而表示群组关系和复杂交互。

高阶关联（Higher-order Interactions）：三个及以上对象共同参与、无法仅通过成对关系充分刻画的交互结构。高阶关联广泛存在于神经网络、社会系统和多智能体协作中，为理解复杂系统的集体行为提供了新的视角。

超图计算（Hypergraph Computing）：以超图为基础，对多对象、多模态和多尺度关联进行统一表示、学习与计算的方法体系，涵盖超图信号处理、结构学习、神经网络等方向。

超图神经网络（Hypergraph Neural Networks, HGNN）：将神经网络学习机制扩展到超图结构，通过超边聚合和传播多个节点之间的信息，以捕捉传统图神经网络难以直接表达的群组关系与高阶依赖。

超图信号处理（Hypergraph Signal Processing）：研究定义在超图节点或超边上的信号及其传播、滤波和频谱特征，为分析具有复杂关联结构的多维数据提供数学工具。

高阶世界模型（Higher-order World Model）：将高阶交互关系引入世界模型的建模思路，不仅描述环境中各对象的状态及其成对关系，还尝试刻画多个对象共同作用下的动态演化，以支持复杂场景中的预测、推理与规划。

具身智能（Embodied Intelligence）：智能体通过身体与环境的持续交互形成感知、认知和行动能力的智能范式。超图计算可用于表示机器人、任务对象与环境之间的复杂关联，为多对象操作、任务规划及跨场景泛化提供支持。

主讲人介绍

颜杰龙，清华大学软件学院在读博士生，研究兴趣覆盖超图计算、超图神经网络、具身智能、医学图像处理等领域。

时间信息

报名读书会：「世界模型」

集智俱乐部联合北京通用人工智能研究院高级研究工程师牟牧云、北脑和协和医学院研究生胡洁雯共同发起「世界模型：从内部表征到真实世界的智能」读书会，围绕世界模型的思想源流、理论基础、技术路线与应用边界展开专题分享和讨论。

读书会自2026年8月7日起，每周五晚19:30-21:30线上开展，持续8-10周，包含主讲分享与讨论交流，并提供会后视频回放，诚邀相关领域研究者及跨学科兴趣者参与。

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