Latent-Foresight：端到端学习可预测表征，世界模型一致超越两阶段基线

Latent-Foresight 提出端到端框架，联合训练 latent tokenizer 与基于流的生成动力学模型，让表征显式支持时间可预测性，用于场景未来演化预测的世界建模。它针对两阶段流水线中表征学习与时间预测解耦、潜空间不保证可预测动力学的问题，在多个未来场景理解任务与预测时距上稳定超越两阶段基线，并免去单独训练阶段（含高分辨率适配）。代码与模型权重已在 GitHub 开源。