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本文提出了一种面向偏微分方程的目标无关控制框架，采用联合嵌入预测架构（JEPA），并配备轻量级2D ViT编码器和动作条件潜在动力学。研究表明，使用学到的物理可观测探针在控制任务中优于原始潜在距离。
本文提出了一种预测性深度强化学习公式，通过将未来参考视界加入状态空间，实现轨迹跟踪的预期控制。仿真结果显示误差显著降低，但零样本迁移到物理硬件时暴露了仿真与现实的差距。