宇宙模子是物理原生智能（Physics-native Intelligence沧州隔热条设备厂家，Phi）迫切的组成要领。
濒临图像、和传感器数据等多模态维不雅测，宇宙模子频繁先将其编码为紧凑的低维隐景况，再在隐空间中学习景况随期间和动作变化的法规，从而瞻望改日并援救有策画。
然则，较低的瞻望错误是否意味着模子简直捕捉到了物理宇宙的动手法规？它学到的隐景况是否对应真实景况，又能否准确反应动作对改日景况的影响？
2026 年 5 月份，图灵得主杨立昆（Yann LeCun）提议的联镶嵌瞻望架构（JEPA）从表面上评释：知足特定条目时，宇宙模子是好像从维不雅测中归附真实的景况表征的。不外，这表面主要照看自宇宙模子的表征归附，尚未拓展至般受控系统，因此尚法回答模子能否超过辨识动作对景况转机的影响。
近期，清华大学李升波教讲课题组（iDLab）与滴滴穹远航实验室（Voyager Lab）组成的联商议团队，将 JEPA 的教师架构与受控宇宙模子（Controlled World Model，CWM）进行了结，对宇宙模子表征及转机的可辨识问题给出了他们的领会与领会。
与自宇宙模子不同，受控宇宙模子同期摄取现时的隐景况和现时的动作，并在隐空间中瞻望下景况，进而输出该景况对应的不雅测。商议标明：知足定不断条目下，由 JEPA 架构教师的受控宇宙模子好像在"正交变换"意旨下，同期归附真实的景况表征和动作期骗的转机法规。
超过地，该商议发展了受控宇宙模子的可辨识表面，提议了"表征裕度"和"转机裕度"两个关节见解，分别形容景况表征与受控转机扫尾可靠辨识所需的条目。其中，表征裕度磋议了环境中的可瞻望信息是否足以支捏真实景况的归附，转机裕度磋议了教师数据在同景况下是否包含足够的动作变化。
论文的主要成果是，受控宇宙模子的可辨识依赖于两个条目，即表征裕度和转机裕度同期为适值，同期知足：
表征裕度不及将会影响真实景况的归附智商，而转机裕度不及则可能致模子难以瞻望较少出现的动作。
受控宇宙模子与可识别表面
参考杨立昆（Yann LeCun）偏执作家的念念路，这商议仍斟酌沉稳线—斯系统行为真实宇宙的转机模子。潜在景况盲从模范斯散播，不雅测由未知可逆非线映射 g 生成；下景况由现时景况、动作和立斯噪声共同决定：
教师轨迹来自行动政策，动作允许依赖现时景况，因而不错隐蔽从充分就地探索到详情闭环政策的不同数据散播。学习器由编码器 h 和动作条目瞻望器 F 组成，在行动散播诱的总体平亏本下教师。编码器输出被不断为模范斯散播，以止塌缩并固定圭臬；瞻望器类假定足够丰富且一语气，不错抒发给定表征和动作后的条目均值。
论文用两个政策关连的裕度分别形容表征与转机的可识别。
表征可识别：照看编码器能否从未知的非线不雅测中归附真实潜在景况沧州隔热条设备厂家，由表征裕度
形容，磋议弱的阶潜在瞻望信号与强阶非线替代信号之间的谱终止：
转机可识别：照看模子能否在同组归附坐标中，阔别景况自己演化与动作引起的变化，并正确瞻望候选动作对应的改日景况，由转机裕度形容，磋议给定现时景况后仍然存在的弱动作变化向的强度：
当
时，每个真实潜在向都比任何阶非线替代可瞻望，因而线项占据主，不错从中归附出真实表征。其时，每个动作向在给定景况后都具有非退化变化，模子不错把景况应与动作应分离。
△受控宇宙模子的可辨识：表征辨识与转机辨识表面分析与评释
关于受控宇宙模子的可辨识，论文评释了 JEPA 架构下的联瞻望好像同期正确归附表征和转机两类信息，同期分析了学习的错误界，以及有限动作隐蔽对行动散播以外的瞻望错误的放大作用。
定理 1：景况与受控转机的联可识别
当景况与动作知足联斯行动散播、沉稳线受控转机、瞻望器充分丰富且一语气、不雅测映射可逆和模范斯表征不断时。若
，，则存在正交矩阵 Q，使得景况空间和表征好像同期在正交变换意旨下辨识：
评释的中枢是把编码器在斯空间中伸开为 Hermite 重量。真实潜在变量对应阶重量，而阶重量的可瞻望能量至多由
限度。正的谱终止迫使全局表征只保留阶重量；模范斯不断超过把线映射扫尾为正交矩阵。代回受控能源学后，正的条目动作协差和瞻望器一语气把行动散播上的等式推广到无缺景况—动作空间。
定理 2：行动政策下的定量可识别沧州隔热条设备厂家
设为编码器相对表征的错误，为学习瞻望器相对该表征下条目均值瞻望器的错误，界说；若存在常数 c 使得，则存在正交矩阵 Q 和常数 C，使得：
该定理将教师错误拆成两个起原：磋议编码器是否正确归附隐景况空间，塑料管材设备则磋议瞻望头是否在该坐标下充分贴近条目均值。表征谱终止越小，阶非线特征越接近真实潜在向的可瞻望，交流教师错误可能对应大的表征偏差。
定理 3：反事实瞻望错误的可达放大
假定潜在表征照旧归附为 y=Qz，真实的受控条目均值瞻望器为
。关于随便瞻望器 F，分别界说其在行动政策下相干于 F* 的饱和风险，以及在反事实动作散播下的瞻望错误：
其中，反事实动作与行动政策具有交流的条目均值，但具有充分的条目动作变化。在定理 1 的条目及相应的瞻望器类别假定下，关于随便，均不错构造个一语气瞻望器，使其知足：
该定理标明，即使瞻望器在行动政策散播下的错误仅为，其在反事实动作散播下的错误仍可能被放大至。因此，反事实瞻望的潜在错误放大与转机可辨识裕度成反比。需要强调的是，这成果给出了可由特定瞻望器达到的错误放大，而不是对统共瞻望器均设置的统上界。
实验考据非线不雅测的表征可识别
组实验固定条目动作激发
，并通过改变可瞻望信号谱来扫描表征裕度
。论文商议了在 spiral、parabolic、sinusoidal 和 wave 四种非线不雅测映射上重叠实验。
△四种非线不雅测偏执学习表征沧州隔热条设备厂家。颜与坐标校准线用于跟踪对应的潜在位置；归附成果允许保留正交旋转。
△随表征裕度增大，表征错误和受控转机错误举座下跌；虚线标出表面充分条目表征裕度 =0 的鸿沟。
当表征裕度加多时，编码器理会地逆转非线不雅测，并在正交变换意旨下归附隐景况；受控转机错误也同步下跌。
行动政策隐蔽与反事实可靠
二组实验保捏表征处于可识别区域，仅改变探索圭臬，从而单历练条目动作隐蔽。即使在 =0 时，模子对行动动作的瞻望错误仍可很小；但反事实错误、景况矩阵 A 的揣摸错误和动作矩阵 B 的揣摸错误都彰着增大。
△条目动作隐蔽从详情政策迟缓增强时，行动错误、反事实错误放大以及 A、B 两部分的揣摸错误变化。
跟着增大，行动政策在同景况隔邻提供多动作变化，模子迟缓分离自主景况演化与动作应，反事实错误相应下跌。由于该经由中表征错误恒久较低且保捏为正，更正可归因于转机激发，而不是编码器质料的变化。
从转机识别到所在条目贪图
贪图器需要相比可能偏离行动政策的动作序列，因此弱激发朝上的错误会径直影响候选动作排序。论文使用同组有界动作序列进行所在条目贪图：模子在潜在空间中瞻望各序列尽头，选拔接近所在的序列，再在真实条目均值能源学中履行。
△不同条目动作隐蔽下的瞻望可达尽头与真实可达尽头。隐蔽增强后，两者迟缓对都，模子所选序列的履行偏差彰着减小。
这些实验标明，当条目动作隐蔽不实时，即使模子在教师数据上的瞻望错误较小，对隐蔽较弱的动作向仍可能瞻望不准，致瞻望可达尽头与真实可达尽头存在偏差。
贪图器基于模子瞻望选拔接近所在的动作序列，但该序列在真实能源学中履行后可能法到达预期位置。跟着条目动作隐蔽增强，瞻望可达集渐渐与真实可达集对都，模子瞻望成果与本色履行成果之间的偏差也相应减小。
回来
要而言之，这商议把瞻望式表征学习与受控系统辨识研究起来，在同学习所在下辨别了"景况坐标是否归附"和"动作响应是否识别"两个问题。表征裕度姿色瞻望信号能否摈斥非线替代表征，转机裕度姿色行动数据能否分离景况演化与动作应。
由此不错解释，为什么动作条目建模、较低教师错误和可靠反事实贪图之间并不自动等价。对模子想象与评估而言，该商议领导后续的商议者弗成只查验行动散播上的步瞻望错误，还应照看给定景况后的动作隐蔽、行动散播外的动作响应，以及景况项与动作项能否被分别归附。对离线数据收集而言，适量探索噪声不仅扩大动作支捏，还径直访佛转机识别的条目。
参考文件：
[ 1 ] Zhang, XT.; Guan, Y.; Zhang, B.; Li, HY.; Zhang Y-Q; and Li, S. E. ( 2026 ) On the Identifiability of Controlled World Models. arXiv:2607.22430
[ 2 ] Li, S. E. ( 2023 ) Reinforcement Learning for Sequential Decision and Optimal Control. Springer.
[ 3 ] Klindt, D.; LeCun, Y.; and Balestriero, R. ( 2026 ) When Does LeJEPA Learn a World Model? arXiv:2605.26379.
[ 4 ] Maes, L.; Lidec, Q. L.; Scieur, D.; LeCun, Y.; and Balestriero, R. ( 2026 ) LeWorldModel: Stable End-to-End Joint-Embedding Predictive Architecture from Pixels. arXiv:2603.19312.
[ 5 ] Zhan, G.; Wang, L.; Zhang, X.; Gao, J.; Tomizuka, M.; and Li, S. E. 2025. Bootstrap Off-policy with World Model. NeurIPS, volume 38, 134093-134121.
论文蚁合：https://arxiv.org/abs/2607.22430
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