LeCun 团队 H-JEPA:分层世界模型将 Visual AntMaze 成功率从 18% 提至 73%
arankomatsuzaki · x · 2026-10-06
LeCun、Komatsuzaki 等人发布 H-JEPA,一种端到端学习分层世界模型(JEPA 层级)的方法。
- 核心思路:每个更高层级在自己的隐空间中预测更远的未来;规划自顶向下进行——最高层朝目标规划,其预测成为下一层的子目标,最低层输出原始动作。
- 关键机制:当数据中不同因素以不同时间尺度演化时,高层丢弃快速、不可预测的细节,保留缓慢、任务相关的状态,使长时程规划更可行。
- 结果:在 Visual AntMaze 上,三层层级结构将成功率从 18% 提升到 73%,且规划计算量更少;在四个导航与操作环境上均优于扁平 JEPA;结合逆动力学监督,在真实机器人视频(DROID)上也改善了离线规划保真度。代码与论文已公开。
所属事件:LeCun 团队发布 H-JEPA 分层世界模型(3 条相关)→
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