arXiv cs.RO· Artem Zholus, Nicolas Beltran-Velez, Jianhao Yuan, Sarath Chandar, Tushar Nagarajan, Daniel Severo, Koustuv Sinha, Michal Drozdzal, Adriana Romero Soriano, Jeannette Bohg, Nicolas Ballas, Mahmoud Assran·· 10 天前
RoboJEPA：扩展机器人潜在世界模型
RoboJEPA: Scaling Robotic Latent World Models
AI 导读
RoboJEPA 是基于 JEPA 架构、在覆盖 12 种机器人本体的数据集上训练的世界模型，其想象误差随算力呈二阶幂律下降，可据此预测超出拟合规模外的模型质量。下游规划性能随算力可预测提升，且与想象误差强相关，可作为真机评测的可靠代理指标。该模型以 8B 参数成为迄今最大的 JEPA 预测器，并开源全部检查点与训练、部署代码。
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