LeWAM：基于 JEPA 的端到端世界与动作建模

LeWAM 是一种面向控制的端到端 JEPA，把下一潜状态预测与动作流匹配放在同一目标里联合训练，并对潜状态施加各向同性高斯约束，使单个模型既能直接执行策略，也能用所学潜动力学对采样动作做高效规划。在视觉规划任务上，接触密集任务成功率由 28.6% 提升到 89.7%，长视野任务由 10.9% 提升到 46.2%，规划速度提升 32.3 倍；在仿真与物理机器人的行为克隆任务上也与既有方法相当。