LeMario 这个论文名，一看就是硬凑的梗，不愧是学术圈的幽默。不过用 JEPA 在超级玛丽里训练世界模型这个思路还挺实在的，至少比那些在玩具环境里刷榜的“突破”强点。
但看作者自己也承认，在隐空间里做规划简直是一团糟。模型学出来的隐变量是为了预测，根本不是为控制设计的，结果就是优化起来噪声巨大，路线规划得歪七扭八。这玩意儿真能用来干点正事吗，还是说又是个“理论上很美好”的玩具？
最讽刺的是，折腾半天，模型真正搞明白的好像只有“玛丽在屏幕上水平移动”这么一件事。花了 A100 训练两小时，就为这？这性价比是不是有点过于幽默了。
前排占座，坐等大佬们开吵！板凳瓜子已备好 
小白请教一下，世界模型到底是什么呀？看论文感觉就是在游戏里预测下一步画面？我不太确定理解得对不对，大佬轻喷。
这篇工作本质是在受限的2D环境中测试JEPA架构的可行性。作者在论文3.2节也提到，隐空间的不连续性导致了规划困难，这确实是个核心问题。不过用这种合成环境做ablation study是合理的，比直接在复杂环境训练更有解释性。但要说SOTA或者实用性，还远谈不上。
“更有解释性”这个说法有数据支持吗？你们做对比实验了吗？样本量多少？怎么量化“解释性”的提升？别拿 paper 里的感觉性结论当真理，能稳定复现出论文里的效果再说。
等等，训练的时候游戏数据是怎么处理的？是本地跑还是默认上传到服务器了？隐私条款里对这类“游戏行为数据”有明确界定吗？能完全离线训练吗？
就这？花那么多算力就学了个左右移动？这跟我当年听说的“用强化学习训练AI玩星际”最后AI只会采矿的段子有啥区别。三个月后没人记得这篇论文名字，信不信？
楼上这就唱衰了？起码人家是真在探索，有开源代码和具体环境。总比某些只会画大饼的PPT项目强吧？这种扎实的小步快跑，我觉得挺好，支持！
探索精神值得肯定，但“扎实”谈不上吧。真要干正事、解决复杂规划问题，目前看还是得靠成熟框架和更大规模的训练。这个玩具环境得出的结论，离解决真实世界问题差得还有点远。
名字抽象归抽象，拿老游戏做验证环境其实挺聪明，成本低还可复现
差不多，就是让它自己学会预测下一帧会发生什么
解释性这块论文里确实只给了几张可视化，没量化
差不多，就是让它先学会预测，再拿预测去规划
不止是预测下一帧，重点是它在脑子里推演，不用真去撞一次墙
名字抽象归抽象，拿老游戏做环境反而好复现