code · P0 · 2026-06-06

Imagine Before You Predict：它和通用视觉自监督的关系在于：Future-L1 让视频 MLLM 在生成中交替使用语言 token 与连续视觉 latent span，针对视觉语义被文本化损失的问题

高相关；详见方法、贡献和实验边界。

Imagine Before You Predict: Interleaved Latent Visual Reasoning for Video Event Prediction　arXiv + code　原文链接

编号2606.05769 优先级P0 类别code 会议arXiv + code 方法Future-L1 让视频 MLLM 在生成中交替使用语言 token 与连续视觉 latent span，针对视觉语义被文本化损失的问题来源arXiv / OpenReview

先说结论。它和通用视觉自监督的关系在于：Future-L1 让视频 MLLM 在生成中交替使用语言 token 与连续视觉 latent span，针对视觉语义被文本化损失的问题。高相关；详见方法、贡献和实验边界。

核心问题

它和通用视觉自监督的关系在于：Future-L1 让视频 MLLM 在生成中交替使用语言 token 与连续视觉 latent span，针对视觉语义被文本化损失的问题。

Future-L1 让视频 MLLM 在生成中交替使用语言 token 与连续视觉 latent span，针对视觉语义被文本化损失的问题

高相关；详见方法、贡献和实验边界。

实验部分建议重点看两类证据：一是作者是否把方法收益和更强数据、更长训练、更大模型区分开；二是跨模型、跨数据或跨任务迁移是否还能保留同样趋势。

这篇论文的结论需要结合任务设置、训练数据规模和消融实验一起看；不要只凭单个指标判断它对通用视觉表征的价值。