CS-JEPA: 去中心化群体机器人的高效状态预测架构
ITMO · hf · 2026-08-03
CS-JEPA (Collective-State JEPA) 是一种循环联合嵌入预测架构，旨在解决去中心化群体机器人的共享状态预测问题，使群体中的每个机器人都能从局部观察和有限带宽信息中预测出一致的未来状态。
技术特性与实验结果：
- 低带宽需求：部署时每个机器人仅使用 16 帧局部历史记录和每条有向边 64 个浮点数的循环信息，无需全局池化或记录未来动作。
- 极高的标签效率：在无下游集体标签的情况下预训练，仅需 6 到 24 个带标签的样本即可有效评估。
- 性能提升显著：相比原始未来重构方法，CS-JEPA 在多种拓扑结构（最高 108 个机器人）中显著提升了预测误差和机器人间一致性指标。
- 增强规划能力：在规划任务中，将分支价值均方误差降低了 45.5%，并改善了候选分数的皮尔逊相关性。
该架构证明了公共未来 JEPA 目标可作为去中心化群体预测的高效基础组件。
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