LeCun 团队发布 H-JEPA：分层世界模型让规划成功率从 18% 升至 73%
randall_balestr · x · 2026-10-06
H-JEPA 是首个端到端训练的分层世界模型，用于长时程视觉规划，作者包括 Yann LeCun 与 Randall Balestriero 等人（arXiv:2610.06805）。
- 架构：训练一组动作条件化的 JEPA 层级，每层在自己的潜空间中预测更远的未来；规划自顶向下进行，上层预测作为下层的子目标。
- 关键机制：基于 SIGReg/LeWM 防止维度坍缩，让语义抽象在层级间自然涌现——数据中演化慢的任务相关状态被高层保留，快速不可预测细节被丢弃。
- 实验结果：在 4 个仿真导航/操作环境中，分层规划全面优于扁平 JEPA；Visual AntMaze 上三层层级把成功率从 18% 提到 73%，且规划算力更少。消融显示收益来自时间分解与高层目标表征。
- 真机迁移：加入逆动力学监督后，方法可扩展到 DROID 真实机器人视频，离线规划保真度更高、算力开销更低。
论文与代码均已开源。
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