Meta 发布 RoboJEPA：8B 参数机器人世界模型首建缩放律
apsarathchandar · x · 2026-10-30
RoboJEPA 是 Meta FAIR 联合 Mila、蒙特利尔理工等机构推出的机器人潜在世界模型，基于 JEPA 架构，在覆盖 12 种机器人本体的大规模数据上训练。核心发现：
- 模型的“想象误差”（latent rollout 误差）随算力呈二阶幂律下降，且该规律能外推到远超拟合规模的模型；
- 下游机器人规划性能随算力可预测地提升，并与想象误差强相关，因此想象误差可作为真实机器人评测的可靠代理指标；
- 潜在世界模型可零样本部署为智能体：仅凭一张目标图像做规划，在真实硬件上完成长时程任务。
作者称这是首个在真实机器人数据上建立多本体世界模型缩放律的工作，8B 参数也是该方向最大规模。全部 checkpoint 与训练、部署代码将开源。
作者 Artem Zholus 还给出低成本复现路径：用 SO-101 便宜机器人采集 30 分钟演示数据，单张 GPU 上跑公开 RoboJEPA 模型推理几小时，即可拟合出自己的机器人缩放律。
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