模型瘦身进行时：LeCun与清华团队提出创新方案
机器之心编辑部最近，“世界模型”这一领域受到了广泛的关注，有两项相关工作备受瞩目。其中一项是由 Yann LeCun 团队提出的 LeWorldModel，该研究尝试通过更简洁的 JEPA 方法，实现从像素端到端训练的世界模型，以此降低训练复杂度，并验证了潜在空间中对物理结构的刻画能力。另一项是清华大学团队的 Fast-WAM，这项工作从应用角度出发，重新审视了当前主流 World Action
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单步极速生成！清华团队革新机器人动作去噪技术
在强化学习领域，生成式策略（例如 Diffusion Policy 和 Flow Matching）展现了强大的多模态分布拟合能力，但其多步迭代采样导致的高延迟一直是实时控制的一个难题。清华大学智能驾驶课题组 iDLab 和加州大学伯克利分校人工智能研究院 BAIR 在 ICLR 2026（口头报告，Top 1%）联合发表的研究成果《Mean Flow Policy with Instantane
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