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该论文为 Joint-Embedding Predictive Architecture 构建了一套早期训练稳定性理论，通过驱动/衰减稳定性比率将各类经验性的崩溃规避启发式方法统一起来，并预测出一条相边界，该边界已在 800 多种 Tabular-JEPA 配置上得到验证；论文同时提出了一个名为 ResidualPred 的 transformer 预测器，在表格数据与 I-JEPA 图像基准上均提升了有效秩与准确率。