Meta 发布 RoboJEPA：80 亿参数机器人世界模型，发现缩放定律
arankomatsuzaki · x · 2026-10-09
RoboJEPA：Scaling Robotic Latent World Models
Meta 基于 JEPA(联合嵌入预测架构)推出 RoboJEPA,从 2200 万一路扩展到 80 亿参数,是迄今训练过的最大 JEPA 预测器,训练数据覆盖 12 种机器人本体形态。
核心发现:
- 模型的「想象误差」(latent rollout 误差)随算力遵循二阶幂律变化,且该规律可以外推——在拟合范围之外也能较准地预测更大规模模型的质量。
- 下游机器人规划性能随算力可预测地提升,且与想象误差强相关,因此想象误差可作为真实机器人评估的可靠代理指标,省去昂贵的真机评测。
- 潜在世界模型可以零样本部署为机器人智能体:仅凭一张目标图像即可规划,在真实硬件上完成需要长时程规划的任务。
- 这是首个为多本体机器人世界模型建立缩放定律的工作(基于真实机器人数据)。
论文(arXiv:2610.10515)作者包括 Yann LeCun 团队相关研究者(Mahmoud Assran 等),已开源全部模型 checkpoint 与训练、部署代码。
所属事件:Meta 发布 80 亿参数机器人世界模型 RoboJEPA(3 条相关)→
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