多模态基础模型
突破级
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收录解读
## 问题与背景 问题与背景：世界模型在机器人和规划任务里往往面临表示复杂、动力学预测重、推理成本高的问题。高效 world model 依然是当前主线难题。
## 方法/新意 方法/新意：DDP-WM 通过 disentangled dynamics prediction 拆开状态表示与动态变化，让模型在保持动力学表达力的同时提升计算效率。重点是表示和动力学的结构解耦。
## 意义/放在仓库中的位置 意义/放在仓库中的位置：它放在 world model / embodied AI 主线很合适，是高效世界模型中的代表作之一，可与 Causal-JEPA、Next Embedding Prediction、Neural Fields as World Models 对读。
## 局限/为何不更高 局限/为何不更高：它属于路线中的强方法论文，但还不是重新定义世界模型问题的标志性代表，因此定为突破性。