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 与基于流的生成动力学模型，显式塑造表征以支持时间可预测性。实验表明，该方法能学习到时间上更连贯的潜在表征，在多项未来场景理解任务与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开源。