Meta 发布 RoboJEPA:8B 参数机器人世界模型,首提多具身 scaling law
meta · hf · 2026-10-09
Meta 在 Hugging Face 发布 RoboJEPA,一个基于 JEPA 的机器人潜在世界模型,在覆盖 12 种机器人具身形态的大规模真实机器人数据上训练。
关键发现
- 模型的「想象误差」(latent rollout 误差)随算力呈二阶幂律缩放,可在拟合范围之外预测模型质量
- 下游真实机器人规划性能随算力可预测提升,想象误差与之强相关,可作为真机评测的可靠代理指标
- 潜在世界模型可零样本部署为机器人 agent,仅凭单一目标图像规划完成长视野真实任务
意义:首个在真实机器人数据上建立多具身世界模型 scaling law 的工作;8B 参数的 RoboJEPA 是迄今最大的 JEPA 预测器。模型 checkpoint、训练与机器人部署代码全部开源。
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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