LeCompass：通过状态索引接口实现任务级执行

基于摘要分析。本文研究动作条件联合嵌入预测架构（JEPAs）如何从潜在空间中的局部可达性评估扩展到完整任务执行，提出围绕冻结 LeWorldModel（LeWM）构建的状态索引执行框架 LeCompass。核心贡献是将中间目标生成、有限预算下的动作搜索、空间反馈及持续交互状态整合到执行接口中，而非仅依赖潜在空间预测。 机制上，proposer 提供中间潜在目标；CompassFlow 在学习得到的轨迹先验的源空间中搜索，以在有限预测评估预算内获得有效动作候选。Patch-token 读出提供空间反馈，基于观测的记忆支持阶段切换与有界恢复；状态索引目标支持跨回合的上下文—目标组合。摘要未给出轨迹先验的训练方式、搜索细节或记忆更新规则，尚不能进一步判断这些模块的实现与开销。 作者报告，在 1,000 次官方 TEST 完整回合 Cube 试验中，完整系统的原生 4 cm 到达成功率为 86.9%。另行开展的匹配分析中，作者报告预测排序使 TEST PushT 成功率从 4.7% 提升至 44.9%，使 TEST TwoRoom 成功率从 33.8% 提升至 77.7%；Cube 在不使用预测排序时仍保有 86.4% 的原生到达成功率。这些结果提示各任务对预测排序的依赖不同，但匹配条件及各模块的独立贡献仍需核对，不能将分开报告的实验直接视为同一对照协议。 复现需核对 LeWM 与轨迹先验的获取条件、中间目标生成方式、预测评估预算、反馈与恢复机制，以及各任务成功判据。实验协议、消融及统计信息尚未验证。该研究的直接对象是任务级动作执行，摘要未提供 EEG/BCI 验证；已有 EEG 相关工作尚未检索确认，不能据此认定其具备 BCI 有效性。