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潜空间表征
分布 生成模型与扩散1自监督与表征学习1
01 02
RecTok：沿整流流的重建蒸馏
RecTok: Reconstruction Distillation along Rectified Flow
把视觉基础模型的语义蒸馏进流匹配的前向流轨迹而非潜空间，使高维视觉分词器不再受维度-生成质量权衡限制，可直接替换扩散 Transformer 的 tokenizer 以提升重建与生成质量。
引导动态感知的 3D 视觉表征用于可扩展机器人学习
Bootstrap Dynamic-Aware 3D Visual Representation for Scalable Robot Learning
把状态预测建模为扩散生成过程、在共享潜空间联合学习前向与逆向动力学，为视觉表征注入可操作的因果转移结构；特征差分与逆一致性监督可防止动作学习中的特征泄漏，这一思路可直接迁移到任何需要动作条件表征的视觉预训练中。