表征学习

现有 World Action Model 仅通过输出端损失间接塑造中间表征，导致世界知识无法有效传递到规划模块。ReWorld 首次提出面向自动驾驶 WAM 的表征学习框架，通过未来预测监督、跨模态对齐和硬负样本排斥三个维度直接优化中间表征，在 nuScenes 上将 FVD 从 81.3 降至 61.9（降幅 23.9%），在 NAVSIM 上将闭环 PDMS 从 89.1 提升至 90.4 且无需 RL 后训练。