世界模型通用架构解析:tokenizer 设计是各家方法的核心分歧点
abursuc · x · 2026-09-17
在 SSAD 2026 课程中,作者梳理了当今主流世界模型的通用架构:一个 tokenizer 负责压缩状态并产出表征,一个世界模型模块消费这些状态与条件来预测下一状态。关键分歧在于 tokenizer 该编码什么、如何训练——方案包括冻结的视觉自编码器、冻结的表征编码器、联合训练 encoder+predictor 而不用 decoder 等,不同选择构成了各家方法(如 JEPA 系列 vs 扩散世界模型)差异的来源。
所属事件:SSAD 2026：自动驾驶世界模型的架构与交互难题(7 条相关)→
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