文章核心内容与创新点总结核心内容iVideoGPT 是一款基于自回归Transformer的可扩展世界模型，通过融合视觉观测、动作、奖励等多模态信号，实现交互式环境模拟。其核心是先在百万级人类与机器人操作轨迹上预训练，再针对下游任务（动作条件视频预测、视觉规划、基于模型的强化学习）微调，最终在多个基准测试中取得与现有最优方法相当的性能，填补了生成视频模型与实际强化学习应用之间的差距。核心创新点压缩令牌化技术：设计条件VQGAN，基于初始上下文帧对未来帧进行令牌化，将令牌序列长度渐近减少16倍，兼顾训练效率与视频时序一致性。交互式自回归架构：通过插槽令牌整合多模态信号，支持无动作预训练与动作条件微调，同时实现模型的可扩展性与步骤级交互性。预训练-微调范式：在大规模跨数据集上预训练，形成通用世界模型基础，可快速适配不同下游任务，甚至零样本迁移至未见过的机器人类型（仅需适配令牌器）。简化的模型基强化学习：将iVideoGPT作为环境替代器，与MBPO算法结合，无需 latent imagination 即可实现高效视觉连续控制，简化了传统模型基强化学习的设计复杂度。英文原文与中文翻译（Markdown格式）Abstract