潜伏世界模型在预测未来状态和在现实世界中进行规划方面显示出了非凡的能力。然而，在实践中，我们缺乏一种有原则的方法来估计他们的能力如何随着模型大小、数据和计算而扩展，这是一个开放的问题，会减缓该领域的进展。在这项工作中，我们展示了RoboJEPA ，这是一个基于联合嵌入预测架构（ JEPA ）和培训的世界模型

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**📖 中文解读**
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🔗 **原文链接**: [RoboJEPA: Scaling Robotic Latent World Models](https://arxiv.org/abs/2610.10515v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Artem Zholus, Nicolas Beltran-Velez, Jianhao Yuan, Sarath Chandar, Tushar Nagarajan, Daniel Severo, Koustuv Sinha, Michal Drozdzal, Adriana Romero Soriano, Jeannette Bohg, Nicolas Ballas, Mahmoud Assran

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⏱️ 2026-10-08 13:02