视觉大模型 / VLM

MMBench-Live: A Continuously Evolving Benchmark for Multimodal Models

MMBench-Live：一个持续演进的多模态模型基准

Yuanzhi Liu, Shousheng Zhao, Bo Zhou, Kongming Liang, Zhanyu Ma

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； PRIS-CV 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出MMBench-Live，一个通过多智能体自动化流水线构建的持续演进多模态基准，解决静态基准的时效性、数据污染和维护成本问题，采用分布一致性更新策略，每次更新成本约30美元。

Information-Regularized Attention for Visual-Centric Reasoning

信息正则化注意力用于以视觉为中心的推理

Guohao Sun, Xiaofang Wang, Yash Patel, Mengchen Liu, Zhiqiang Tao, Praveen Krishnan

机构 * FAIR at Meta（Meta 的 FAIR 部门） ； Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 针对视觉语言模型中的对象幻觉、视觉基础弱和灾难性遗忘问题，提出信息正则化注意力机制，通过随机注意力显式调控视觉信息注入，改善表示学习稳定性。

Comments Accepted by ECCV 2026

ADAPT: Attention Dynamics Alignment with Preference Tuning for Faithful MLLMs

ADAPT: 通过偏好调优实现注意力动态对齐以增强多模态大模型的忠实性

Zhiyuan Yao, Zheren Fu, Zhixiao Zheng, Jiajun Li, Yi Tu, Zhendong Mao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Huawei Technologies Ltd.（华为技术有限公司） ； State Key Laboratory of Communication Content Cognition, People’s Daily Online（人民网传播内容认知国家重点实验室） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：grounding(abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 针对多模态大模型生成中的幻觉问题，提出ADAPT框架，通过跨注意力视觉锚点、注意力监督推理和视觉注意力引导DPO直接干预文本到图像的跨注意力动态，在多个基准上将幻觉率降低40%-60%。

Comments Accepted by ECCV 2026

Mind the Heads: Topological Representation Alignment for Multimodal LLMs

注意头：多模态大语言模型的拓扑表示对齐

Davide Caffagni, Alberto Compagnoni, Federico Melis, Sara Sarto, Pier Luigi Dovesi, Mark Granroth-Wilding, Marcella Cornia, Lorenzo Baraldi

机构 * University of Modena and Reggio Emilia（摩德纳和雷焦艾米利亚大学） ； University of Pisa（比萨大学） ； AMD Silo AI 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出头级表示对齐（HeRA）方法，在注意力头级别强制跨模态对齐，通过对比目标匹配局部拓扑结构，选择对齐最差的头进行训练，有效提升视觉任务性能并减少幻觉。

FreeStyle: Free Control of Style-Content Dual-Reference Generation from Community LoRA Mining

FreeStyle: 从社区LoRA挖掘中实现风格-内容双参考生成的自由控制

Jinghong Lan, Wei Cheng, Yunuo Chen, Ziqi Ye, Peng Xing, Yixiao Fang, Rui Wang, Yufeng Yang, Xuanyang Zhang, Xianfang Zeng, Difan Zou, Gang Yu, Chi Zhang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； StepFun ； Westlake University（西湖大学） ； University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出FreeStyle框架，利用社区LoRA作为锚点，通过两阶段课程学习（注意力级约束和频率感知RoPE调制）解决双参考生成中的内容泄露问题，并引入新基准和评估指标，实现风格对齐、内容保持与泄露抑制的平衡。

Comments 35 pages, 26figures. Project page: https://github.com/Blue2Giant/FreeStyle

Adv-TGD: Adversarial Text-Guided Diffusion for Face Recognition Impersonation Attacks

Adv-TGD：面向人脸识别冒充攻击的对抗性文本引导扩散

Omid Ahmadieh, Nima Karimian

机构 * University of South Florida, Bellini College of Artificial Intelligence, Cybersecurity and Computing（南佛罗里达大学贝利尼人工智能、网络安全与计算学院） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：LLaVA(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 提出Adv-TGD框架，利用Stable Diffusion和LoRA微调生成逼真对抗人脸，在保持视觉质量的同时实现高成功率身份冒充攻击，平均ASR达85.90%。

See First, Answer Later: Visual Evidence Pre-Alignment via Sufficiency-Driven RL

先看后答：基于充分性驱动的强化学习实现视觉证据预对齐

Yilian Liu, Sicong Leng, Guoshun Nan, Junyi Zhu, Jiayu Huang, Minghao Sun, Xuancheng Zhu, Yisong Chen, Zexian Wei, Xiaofeng Tao

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； China Telecom（中国电信） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：grounding(abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出视觉证据预对齐（VEPA）方法，在预训练与后训练之间引入充分性驱动的GRPO优化，以增强多模态大模型对细粒度视觉证据的利用，显著提升视觉密集型任务性能。

DCP-Prune: Ultra-Low Token Pruning with Distribution Consistency Preservation

DCP-Prune：基于分布一致性保持的超低令牌剪枝

Xifeng Xue, Xiaokang Wang, Zirui Li, Ming-Ming Cheng, Guolei Sun

机构 * College of Computer Science, Nankai University（南开大学计算机学院） ； Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：LLaVA(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出DCP-Prune框架，通过锚点-上下文图恢复和文本感知令牌聚类选择，在超低令牌预算下保持分布一致性，实现稳定高性能。

Comments The code will be released at: https://github.com/EMVision-NK/DCP-Prune

What Should a Streaming Video Model Remember?

流式视频模型应该记住什么？

Haonan Ge, Yiwei Wang, Hang Wu, Yujun Cai

机构 * University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） ； The University of Queensland（昆士兰大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 针对流式视频理解中固定记忆预算下的长程历史利用问题，提出选择性潜在记忆框架SelectStream，通过惊喜驱动自适应窗口、优先级保持合并和查询条件图推理三个机制，实现高效在线推理，在多个基准上取得领先性能。

Tool-IQA: Augmenting Image Quality Assessment with Simple Tools

Tool-IQA: 利用简单工具增强图像质量评估

Guanyi Qin, Junjie Zhang, Chunming He, Yibing Fu, Jie Liang, Tianhe Wu, Lei Zhang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） ； Nanyang Technical University（南洋理工大学） ； Duke University（杜克大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出Tool-IQA，通过为视觉语言模型配备放大镜和伽马校正器等简单工具，将被动评分转变为工具增强的工作流程，显著提升图像质量评估性能。

$μ_0$: A Scalable 3D Interaction-Trace World Model

$\mu_0$: 一种可扩展的3D交互轨迹世界模型

Seungjae Lee, Yoonkyo Jung, Jusuk Lee, Jonghun Shin, Amir Hossein Shahidzadeh, Yao-Chih Lee, H. Jin Kim, Jia-Bin Huang, Furong Huang

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； Seoul National University（首尔大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 提出基于3D轨迹的可扩展世界模型$\mu_0$，通过预测交互点轨迹实现跨本体机器人学习，无需动作标签，性能媲美有监督模型。

Gaze Heads: How VLMs Look at What They Describe

注视头：视觉语言模型如何观察它们所描述的内容

Rohit Gandikota, David Bau

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 发现视觉语言模型的语言骨干中存在一组“注视头”，其注意力跟踪当前描述的图像区域，通过干预这些头可精确控制模型描述内容，准确率达83.1%。

Multi-Label Test-Time Adaptation with Bayesian Conditional Priors

基于贝叶斯条件先验的多标签测试时自适应

Qiru Li, Ao Zhou, Zhiwei Jiang, Zifeng Cheng, Cong Wang, Yafeng Yin, Qing Gu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 提出贝叶斯条件先验估计（BCP），一种无梯度的测试时自适应方法，通过在线估计锚定条件先验注入标签依赖性，提升冻结视觉语言模型在多标签识别中的分布偏移鲁棒性。

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Analyzing and Improving Fine-grained Preference Optimization in Medical LVLMs

分析与改进医学LVLMs中的细粒度偏好优化

Shayan Mohammadizadehsamakosh, Pritam Sarkar, Leonid Sigal, Ali Etemad, Elham Dolatabadi

机构 * York University（约克大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； Queen’s University（女王大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 针对医学大视觉语言模型在事实一致性、视觉定位和临床对齐方面的不足，提出一种结合双向令牌级KL正则化和视觉对比定位目标的细粒度在线偏好优化框架，通过最小编辑模型输出构建偏好对，仅修正临床错误片段，显著提升诊断准确性。

MultiToP: Learning to Patch Visual Tokens to Mitigate Hallucinations in Video Large Multimodal Models

MultiToP：学习修补视觉令牌以减轻视频大型多模态模型中的幻觉

Yuansheng Gao, Wenbin Xing, Jiahao Yuan, Kaiwen Zhou, Han Bao, Zonghui Wang, Wenzhi Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：LLaVA(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出MultiToP框架，通过轻量级视觉令牌修补器动态替换不可靠视觉令牌，结合信息引导排名校准和稀疏正则化，在不修改原模型情况下减少视频多模态模型幻觉，显著提升F1分数和问答准确率。

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DIRECT: When and Where Should You Allocate Test-Time Compute in Embodied Planners?

DIRECT: 在具身规划器中何时何地分配测试时计算？

Jadelynn Dao, Milan Ganai, Yasmina Abukhadra, Ajay Sridhar, Mozhgan Nasr Azadani, Katie Luo, Clark Barrett, Jiajun Wu, Chelsea Finn, Marco Pavone

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出DIRECT路由框架，根据多模态场景上下文按提示分配计算资源，优化成功-成本帕累托前沿，实验表明不同缩放轴带来不同能力增益，在物理机器人上以更低延迟匹配或超越更强模型。

Fine-tuning Multi-modal LLMs with ART: Art-based Reinforcement Training

使用ART微调多模态大语言模型：基于艺术的强化训练

Michal Chudoba, Sergey Alyaev, Petra Galuscakova, Tomasz Wiktorski

机构 * University of Stavanger（斯塔万格大学） ； NORCE Research（NORCE研究机构） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出ART方法，通过优化原始视觉输入将信息注入冻结的多模态大语言模型，实现软提示微调，无需修改计算图，在数学和工具使用基准上达到与LoRA相当的精度。

Can Image Models Imagine Time? ImageTime: A Novel Benchmark for Probing Visual World Modeling Through Spatiotemporal Consistency

图像模型能想象时间吗？ImageTime：通过时空一致性探究视觉世界建模的新基准

Xinrui Wu, Lichen Huang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出ImageTime基准，通过四关键帧协议（初始状态、动作开始、过渡状态、最终状态）评估图像生成模型在时空一致性上的表现，揭示模型在维持连贯视觉世界状态方面的能力与不足。

FOGO: Forgetting-aware Orthogonalization Optimizer

FOGO：遗忘感知正交化优化器

Toan Nguyen, Yang Liu, Trung Le, Celso de Melo, Flora D. Salim

机构 * School of Computer Science and Engineering, University of New South Wales（新南威尔士大学计算机科学与工程学院） ； Department of Data Science & AI, Monash University（莫纳什大学数据科学与人工智能系） ； DEVCOM Army Research Laboratory（DEVCOM陆军研究实验室） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：LLaVA(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出FOGO优化器，通过谱正交化动量更新并利用紧凑码本记忆解决梯度干扰，在类别不平衡、持续学习和大模型微调等场景中提升收敛与知识保留。

Prism-GRPO: Faster VLA Policy Optimization via Splitting Same-outcome Groups

Prism-GRPO：通过拆分相同结果组实现更快的视觉-语言-动作（VLA）策略优化

Zeyun Deng, Yuzhe Lu, Yawei Wang, Linbo Liu, Qing Ping, Han Ding, Guande Wu, Panpan Xu, Jun Huan

机构 * AWS AI（亚马逊云科技人工智能部门） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 该研究提出 Prism-GRPO 算法，通过拆分 GRPO 的相同结果组并引入加权执行质量分数，减少机器人 rollout 预算浪费，在四个 RoboTwin 任务中使达到目标成功率的 rollout 最多减少 56%，还抑制了奖励黑客捷径。

CRAFT: Constrained Reward via Attention Fine-Tuning for Subject Personalization without Composed Targets

CRAFT：无需组合目标的主题个性化的注意力微调约束奖励

Jihun Park, Kyoungmin Lee, Jongmin Gim, Hyeonseo Jo, Jaeyeul Kim, Han Zou, Zhenpeng Zhan, Yan Zhang, Sunghoon Im

机构 * DGIST（大邱科技研究院） ； Baidu, Inc.（百度公司） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出无需组合目标监督的CRAFT框架，通过LoRA适配器微调参考感知MMDiT，仅用1万张参考样本，在XVerseBench上实现图像主题个性化的最先进性能，且可迁移至其他骨干网络。

Comments 20 pages, 8 figures, ACM SIGGRAPH Asia 2026

Perturbation-based Regional Interpretability through Subtraction Mapping (PRISM): naming-error dissociations in language models and post-stroke aphasia

基于减法映射的扰动型区域可解释性方法（PRISM）：语言模型与卒中后失语症中的命名错误分离现象

Xiang Guan, Roger D. Newman-Norlund, Yong Yang, Saeed Ahmadi, Regan Willis, Nadra Salman, Kalil Warren, Srihari Nelakuditi, Chris Rorden, Leonardo Bonilha, Julius Fridriksson

机构 * University of South Carolina（南卡罗来纳大学） ； ALLT.AI, LLC（ALLT.AI有限责任公司） ； USC School of Medicine（南卡罗来纳大学医学院） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：LLaVA(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 本研究开发PRISM方法，将神经成像减法分析适配至Transformer语言模型，对比模型与213名卒中后失语症患者的命名错误模式，验证了音素偏向性分离等结果，为模型功能专业化提供可证伪的空间分辨率测试工具。

Comments 49 pages, 6 figures, 1 table. Supplementary methods, 6 tables and 5 figures included

StateFlow: Building, Evolving, and Accessing 3D World States for Previsualization

StateFlow：用于预可视化的3D世界状态的构建、演化与访问

Yuyang Yin, Zixiang Li, Longxuan Deng, Hongkai Li, Shifang Zhao, Junnan Liu, Weirong Huang, Mengyu Wang, Tianxiao Fu, Yikai Wang, Peng-Shuai Wang, Xiaojie Jin, Yao Zhao, Yunchao Wei

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Mootion AI ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； Peking University（北京大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 StateFlow是一种以状态为中心的预可视化框架，通过构建、演化、访问可编辑3D世界的三阶段方法，提升生成预可视化的可控性与迭代编辑能力，可生成高质量3D世界用于视频创作和游戏原型设计。

Comments Project Page: https://yuyangyin.github.io/StateFlow

HandEdit: A Unified Benchmark for Egocentric Human-to-Robot Dexterous Hand Image Editing

HandEdit：用于自我中心视角下人类到机器人灵巧手图像编辑的统一基准

Zhenjie Yang, Xingyu Jiao, Guopeng Zhong, Shuzhe Yang, Shi Che, Chao Wu, Chenyu Jiang, Dongjie Zhang, Yideng Zhang, Zheng Zhang, Muyun Jiang, Haisheng Su, Shuang Jin, Donghang Zhang, Chao Yang, Li Chen, Hongyang Li, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang, Xiaosong Jia, Junchi Yan

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 HandEdit是含2亿+实例、覆盖26种URDF的统一具身感知图像编辑基准，用于弥合人类与机器人数据差异，可评估11种图像编辑基线，助力具身人工智能发展。

Comments Technical Report. Project Page: https://handedit.github.io/

Perception Before Supervision: Self-Contained Visual Distillation from Counterfactual Blind Spots

监督之前的感知：来自反事实盲区的自包含视觉蒸馏

Shravan Venkatraman, Omkar Thawakar, Ritesh Thawkar, Abdelrahman Shaker, Rao Muhammad Anwer

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Aalto University（阿尔托大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 该研究提出首个完全自包含的视觉自蒸馏框架 CVPD，通过识别模型视觉盲区生成密集对比监督，在 Qwen3-VL-8B-Instruct 上的 12 个基准中优于 6 个自进化基线，取得多项指标提升且无性能倒退。

Comments BMVC 2026

DistMoE: Private-data Rehearsal-free Routing in Mixture-of-Experts for Distributed Instruction Tuning

DistMoE：用于分布式指令调优的混合专家模型中无需私有数据排练的路由机制

Mainak Singha, Niccolò Biondi, Elisa Ricci, Subhankar Roy

机构 * University of Trento（特伦托大学） ； Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·凯塞勒基金会） ； University of Bergamo（贝加莫大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：multimodal large language model(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 针对多模态大语言模型分布式私有数据场景，提出DistMoE混合专家方法，通过公共锚定专家组合阶段实现无需排练的路由，在视觉-语言基准上取得灵活复用与适配的竞争力性能。

Learning Deep Modality-Shared Self-Expressiveness for Image Clustering with Textual Information

用于结合文本信息的图像聚类的深度模态共享自表达学习

Xianghan Meng, Wei He, Zhiyuan Huang, Chun-Guang Li

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出DeepMORSE方法，通过模态共享自表达模型学习结合文本信息的图像聚类，在6个基准数据集上聚类性能提升超3%，且所学表示可迁移至下游任务。

Human-AI Perceptual Alignment by Playing Hues and Cues

通过玩Hues and Cues游戏实现人类与AI的感知对齐

Nuria Alabau-Bosque, Jorge Vila-Tomás, Paula Daudén-Oliver, Pablo Hernández-Cámara, Valero Laparra, Jesús Malo

机构 * Universitat de València（瓦伦西亚大学） ； Image Processing Lab（图像处理实验室） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究提出基于Hues and Cues游戏的评估框架，对比162个CVLMs与人类的颜色感知对齐，发现其在抽象领域偏离人类基线，筛选的预训练数据集可缓解错位。

Comments 19 pages, 14 figures

Recovering Lesion Parameters from Aphasic Picture Naming Error Profiles in Large Language Models

从大型语言模型中失语症图片命名错误轮廓中恢复损伤参数

Yong Yang, Roger Newman-Norlund, Xiang Guan, Saeed Ahmadi, Regan Willis, Nadra Salman, Kalil Warren, Sophie Arheix-Parras, Srihari Nelakuditi, Leonardo Bonilha, Christopher Rorden, Rutvik H. Desai, Julius Fridriksson

专题命中 VLM训练与架构 ：LLaVA(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 该研究针对LLM的失语症图片命名错误轮廓，训练多任务神经网络恢复损伤参数，发现除层索引仅邻域可恢复外，修改百分比和噪声sigma可恢复，反事实验证达81.4%，还能泛化到中风幸存者数据，揭示Transformer层功能冗余。

PhyLatent: Learning Dynamics-Relevant Representations for JEPA World Models

PhyLatent：为JEPA世界模型学习与动力学相关的表征

Xi Zeng, Haojie Ren, Ziying Song

机构 * School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学机械与航天工程学院） ； School of Artificial Intelligence (School of Software), Yanshan University（燕山大学人工智能学院（软件学院）） ； The University of Sheffield（谢菲尔德大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：grounding(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 PhyLatent为JEPA世界模型设计训练目标，解决其三类失效模式，在OGBench-Cube等数据集上显著降低失效率、提升MPC成功率，证明全局非坍塌不足以学习可靠的JEPA状态空间。

Comments 16 pages, 5 figures