研究人员扩展JEPA架构为通用世界模型

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据The Decoder报道，研究人员将Yann LeCun开创的JEPA架构扩展为JEPA-Anything，使其成为适用于物理、机器人学和医学等领域的通用世界模型。该方法将未来状态分解为多个部分预测而非单一预测，以捕捉标准模型遗漏的模式。在简化Pong环境中，针对目标干预的预测误差降低35%，未见过的干预组合误差降低13%。该模型在涵盖物理、机器人和天气预报的十个测试任务中均优于基线，在Burgers方程基准测试中误差降低近一半。