FactorJEPA: Factorizing Monolithic Futures into Layout-Agent-Interaction Channels for Crowded and Chaotic Global South Urban Worlds
FactorJEPA：将单一未来分解为布局-实体-交互通道，用于拥挤南半球城市场景预测
🧭 世界模型 · 多模态动态预测
San Jose State University · UC Berkeley · Apple · Meta · PocketFM
将世界模型预测分解为布局、实体、交互三个因子，在拥挤南半球城市场景中显著提升预测精度与鲁棒性
📌 工作参考价值（4 点）
- 世界模型与电商/推荐业务距离较远，直接迁移价值有限
- 将复杂动态系统显式分解为场景布局、实体状态、交互关系的思路，可启发推荐系统中对用户状态、物品属性、交互关系的分离建模
- 使用 visibility gate 处理部分可观测（如用户行为缺失、冷启动）的设计，在序列推荐或 Agent 交互建模中有参考意义
- 提供大规模多样性数据集构建方法（覆盖22城市、多天气、混杂交通），对需要构建多域推荐数据集的团队有一定借鉴