机器人世界模型到底在做什么？从感知到行动的完整链路
世界模型
机器人
DreamerV3
RSSM
感知融合
Sim-to-Real
从传感器到执行器，拆解世界模型在机器人系统中的完整链路：感知融合、隐状态预测、策略学习、Sim-to-Real，以及不同机器人形态对世界模型的不同需求。
读懂 Dreamer：世界模型是怎么学会'想象'的？
DreamerV3
世界模型
RSSM
强化学习
imagination
Dreamer系列
从 RSSM 到 imagination，理解 Dreamer 如何在内部世界中训练策略。
从代码理解 RSSM（六）：默认配置、四条公式与代码↔数学↔语义对照
RSSM
DreamerV3
世界模型
状态空间模型
代码解析
RSSM系列
收尾：把 RSSM 拆成架构/训练两张配置表，压缩成四条核心公式，给出代码↔数学↔语义对照表，并从 Memory / State estimation / Prediction 重新理解 RSSM。
从代码理解 RSSM（五）：Imagine、Observe/Imagine 区别、序列训练与 Reset
RSSM
DreamerV3
世界模型
状态空间模型
代码解析
RSSM系列
脱离 observation 的未来模拟：imagine 的完整闭环、Observe 与 Imagine 的本质区别、为什么 imagination 不能无限长，以及 sequence training 与 reset 的作用。
从代码理解 RSSM（四）：KL balancing、Free Nats 与最终 KL 组合
RSSM
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状态空间模型
代码解析
RSSM系列
训练世界模型的核心：Observe 阶段完整数据流、dyn/rep 两个 KL 的 gradient routing、free_nats 作为 loss floor，以及最终 KL loss 如何组合。
从代码理解 RSSM（三）：确定性转移 _core()、deter=8192 与 Block GRU
RSSM
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世界模型
状态空间模型
代码解析
RSSM系列
追踪真正的确定性动力学：_core() 如何做单步转移、为什么 deter 取 8192、Block GRU 的 block-wise 参数化，以及 posterior/prior 网络各自做什么。
从代码理解 RSSM（二）：先验/后验、straight-through 采样与 unimix
RSSM
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代码解析
RSSM系列
把源码翻译成数学，明确时间索引；理解 prior 与 posterior 两套分布、categorical 的 straight-through 采样，以及 unimix 给每个类别加概率下界的作用。
从代码理解 RSSM（一）：RSSM 在 DreamerV3 中的位置与 stochastic 状态
RSSM
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代码解析
RSSM系列
系列开篇：先定位 RSSM 在 DreamerV3 中的角色，澄清 stochastic state 不是“整数再 one-hot”，再看真实 observation 如何进入 RSSM（observe 的调用层次）。
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