datawhale的一个正在进行中的关于世界模型的教程在线阅读：datawhalechina.github.io/learn-world-model/zh/Learn World Models 是一门以项目为驱动的世界模型课程，从 VAE 编码器与潜在动力学，到 Dreamer、TD-MPC、STORM，再到语言与物理世界的前沿争论。

你将学到什么 为什么需要世界模型：从 Craik（1943）到 JEPA 的历史脉络。 观测编码：VAE、CNN 编码器、ELBO，以及通往 Dreamer 的桥梁。 潜在动力学：GRU、MDN-RNN 与 RSSM（确定性 + 随机性）。 架构族：七大架构族，RNN/RSSM、Transformer、扩散模型、JEPA、RWM、Genie、WAM。 规划机制：CEM-MPC、潜在 Actor-Critic 与 TD-MPC。 评估指标：FID、奖励相关性、一致性损失、PSNR 与视野漂移。 前沿思辨：语言 vs 物理世界、Bitter Lesson、AGI 作为研究目标。AI创造营