LeCun团队连发三文：世界模型技术栈再进阶PaperWeekly

LeCun团队连发三文：世界模型技术栈再进阶

针对世界模型落地难题，LeCun 团队连发三文，给出从算法到工程的全栈最优解。

Rectified LpJEPA：回归稀疏表征

为解决这一问题，研究团队提出了 Rectified LpJEPA。

RDMReg 与 RGG 分布

〓 Rectified LpJEPA 架构示意及特征分布对比

稀疏性与性能的权衡

传统观点认为，增加稀疏性约束会导致信息损失，进而降低模型性能。Rectified LpJEPA 的实验打破了这一成见：稀疏性与性能完全可以共存。

在 ImageNet-100 的线性评估实验中，该模型展示了显著的去冗余能力：

〓 特征稀疏度随分布参数变化的控制曲线

〓 ImageNet-100 实验结果：在特定配置下，模型在保持较低激活率的同时，维持了具有竞争力的分类准确率。

实验数据表明，通过切片 Wasserstein 距离（Sliced Wasserstein Distance）匹配分布，RDMReg 有效迫使模型学习统计上更独立、解耦的特征表示。

这种稀疏表征降低了特征间干扰，为后续规划任务提供了更优的状态空间结构。

GRASP：基于梯度的轨迹优化