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在构建能够于紧凑隐空间中进行推理与规划的主体时，世界模型是一个核心框架。然而，直接从像素数据训练这些模型常导致“表征崩塌”，即模型生成冗余的嵌入以敷衍地满足预测目标。现有方法试图通过复杂的启发式策略来防止此问题：例如使用停止梯度更新、指数移动平均以及冻结的预训练编码器。一个由Yann LeCun等多位研究者组成的团队推出了LeWorldModel，这是首个能够仅使用两个损失项，从原始像素端到端稳定训练的联合嵌入预测架构。
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在这一背景下，"input_schema": {
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从长远视角审视，编辑：Kayla Solino
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