LeCun团队连发三文：从稀疏表征到梯度规划，世界模型技术栈再进阶

背景：非生成式世界模型通过潜空间预测避免了像素级生成的计算开销，但在构建高效自主智能系统时面临稀疏性不足、规划效率低和架构厚重等挑战。研究目的：LeCun团队发布Rectified LpJEPA、GRASP和EB-JEPA三篇论文，旨在从正则化目标修正、梯度轨迹优化和轻量化工程实现三个维度优化世界模型技术栈。结论：Rectified LpJEPA通过整流广义高斯分布实现稀疏表征并保持性能；GRASP利用梯度截断和并行配置提升长程规划效率；EB-JEPA提供模块化库降低复现门槛。这些工作推进了世界模型在表征效率、控制精度和可扩展性方面的优化，为后续研究提供了技术基线。