DSReg后处理恢复独立世界潜变量

Yujia Zheng等提出依赖稀疏正则化方法DSReg；基于论文摘要，团队证明在“结构多样性”条件下，无需重建目标、解码器或标签，即可将线性可识别的表示恢复为各个独立世界潜变量，误差仅差符号置换。 结构多样性要求不同潜变量在观测上留下不同的依赖特征。DSReg可后处理应用于已训练检查点，无须联合训练。作者称，该方法在合成环境、世界模型探针、学习视觉编码器和外部渲染器上，在保留密集预测的同时改善潜变量恢复及下游使用；具体实验细节仍需核验全文。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。