摘要由 AI 生成
针对 JEPA 风格世界模型在动态环境中因‘物理表示懒惰’导致规划失败的问题，研究者提出一种训练时辅助监督方法。该方法引入轻量级'Fourier 辅助头’，以无额外推理成本的方式强制对潜在空间进行物理信息结构化。实验表明，该辅助头在基线模型存在物理表示懒惰的动态环境中显著提升了规划成功率，并在其他环境中带来适度改进；同时，它增强了潜在状态与关键物理属性的相关性，且在低数据 regime 下效果尤为显著。
关键实体KEY ENTITIES
LeWorldModelSIGReg
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针对 JEPA 风格世界模型中出现的“物理表示懒惰”导致动态环境下规划失败的新问题，研究者提出了一种训练时辅助监督方法。该方法引入轻量级"Fourier 辅助头”，以无额外推理成本的方式强制对潜在空间进行物理信息结构化，并适用于任何环境。实验表明，该辅助头在基线模型存在物理表示懒惰的动态环境中显著提升了规划成功率，并在其他环境中带来适度改进；同时，它增强了潜在状态与关键物理属性的相关性，且在低数据 regime 下效果尤为显著。