MDN-VJEPA：多模态概率联合嵌入世界模型
原文标题：MDN-VJEPA: Multimodal Probabilistic Joint-Embedding World Models
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论文提出 MDN-VJEPA，将变分 JEPA 的潜在预测器实例化为混合密度网络，用高斯混合表示未来状态，编码多种可能未来及其概率与模态内不确定性。方法引入轨迹级耦合与分布一致性约束，实验表明保留完整多模态信念而非条件均值可显著改善分支未来下的规划决策。
- 问题
- JEPA 世界模型预测未来表示时缺乏对多种可能未来的概率建模。
- 方法
- 把变分 JEPA 的潜在预测器换成混合密度网络，用高斯混合表达分支未来并加轨迹耦合与分布一致性约束。
- 结果
- 受控实验能复现已知分支预测规律，保留完整多模态信念显著改善分支未来下的规划决策。
- 影响
- 规划时保留多模态信念而非条件均值，可避免在不确定未来下做出错误决策。
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