Quantum-JEPA：基于量子Born先验的潜在动作JEPA世界模型

Quantum-JEPA框架利用量子Born先验学习未来表征分布，并支持多智能体协同。模型通过样本化能量目标训练量子先验，学习潜动作相关性。 方法结合预测质量与多样性训练，避免指数级大的类别输出层。在有限样本参数偏移训练和实际QPU推理中验证了可行性。 在D3IL基准上，模型能从共同起点生成多条避障路径，提升预测有效性。