Latent-Foresight：为潜在世界模型端到端学习可预测表征

Latent-Foresight 提出一种端到端框架，联合学习潜在 tokenizer 与基于 flow 的生成式动力学模型，直接塑造具备时间可预测性的表征，取代先压缩 VFM 特征再训练预测器的两阶段流程。该方法通过防止潜在坍缩、对齐重建与生成目标等设计实现稳定联合优化，在多项未来场景理解任务和预测时域上持续优于两阶段基线，并省去独立训练阶段（含高分辨率适配）。实现代码与模型权重已公开。