@BasileTerv987: 已收录于TMLR,并获可重复性认证 我们的JEPA-WM研究第二版(arXiv:2512.24497)已发布,包含新的数据扩展实验…

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摘要

Basile Terver及其同事关于机器人学的联合嵌入预测世界模型(JEPA-WM)的论文已被TMLR收录,并获可重复性认证。更新版本包含新的数据扩展实验、多步展开训练的Lipschitz分析以及扩展讨论。

已收录于TMLR,并获可重复性认证 v2 of our JEPA-WM study (arXiv:2512.24497) is out, with new data-scaling experiments, a Lipschitz analysis of multistep rollout training, and extended discussions. Recap + what's new w/ @JimmyTYYang1, Jean Ponce, @AdrienBardes, @ylecun
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缓存时间: 2026/05/25 14:40

被 TMLR 接收,并获得可重复性认证

我们 JEPA-WM 研究的 v2 版(arXiv:2512.24497)已发布,新增了数据规模扩展实验、多步 rollout 训练的 Lipschitz 分析,以及更深入的讨论。

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合作者:@JimmyTYYang1、Jean Ponce、@AdrienBardes、@ylecun

Basile Terver (@BasileTerv987): 我的第一篇博士论文发表了!🎓

“什么因素驱动了基于联合嵌入预测世界模型的物理规划成功?”

一句话总结:面向机器人的 JEPA-WM:在视觉编码器之上学习动力学,优化动作以靠近目标 👇

合作者:@JimmyTYYang1、Jean Ponce、@AdrienBardes、@ylecun

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