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title: "Latent World Model (Robotics)"
created: 2026-06-24
updated: 2026-06-24
type: concept
tags: ["world-model", "jepa", "robot-learning", "latent-representation"]
sources:
  - "[[vla-jepa-2026]]"
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# Latent World Model (Embodied)

Latent World Model 是 VLA-JEPA 中的世界模型组件，基于 JEPA 范式在 latent space 中建模状态转移动态。

## 架构

- **Target Encoder**：V-JEPA2，frozen，从未来帧产生 latent world state targets
- **Predictor**：Autoregressive Transformer (12 层, 8 注意力头, 2048-dim)
- **注意力**：单时间步内双向（K 个 latent action token + N 个 image latent token），跨时间步因果

## 训练目标

$$\mathcal{L}_{WM} = \sum_{k=1}^{T} \mathbb{E}_{s_{t_k} \sim F(\cdot)} (\hat{s}_{t_k} - s_{t_k})$$

Target encoder F(·) 提供 ground-truth world state，predictor 学习预测。

可解释为 ELBO 最大化：
$$\log p(s_{1:T} | z_{0:T-1}) \geq \sum \mathbb{E}[\log p_\theta(\hat{s} | s)] - D_{KL}(F \| p_\theta^{WM})$$

## 与通用 World Model 的区别

不同于 Dreamer 等 pixel-space world model，Latent World Model 在语义空间运行，天然过滤像素噪声。

## 参考
- [[vla-jepa-2026]]
- [[jepa]]
- [[world-model-lecun]]
- [[leakage-free-state-prediction]]
