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LeCun等提出H-JEPA分层世界模型 端到端学习视觉规划

发布日期:2026-10-12 18:02 阅读:
穗牌官网报道,10月12日,据arXiv论文,研究者Wancong Zhang、Basile Terver、Michael Rabbat、Yann LeCun、Randall Balestriero提出H-JEPA,一种端到端训练分层动作条件化JEPA世界模型的方案,各层级在自身学得的潜在空间中预测更远的未来。规划自顶向下进行:顶层优化目标推进,各层预测成为下层的子目标。当数据中的因素以分离的时间尺度演化时,更高层会丢弃快速、不可预测的细节,保留较慢的任务相关状态。在四个模拟导航与操作环境中,分层规划的表现在扁平JEPA之上;在Visual AntMaze任务中,三层结构将成功率从18%提升至73%,且规划算力更少。消融实验显示,增益来自时间分解与高层目标表示两方面。在逆动力学监督下,该方法可扩展至DROID的真实机器人视频。

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