arXiv cs.RO· Yikang Qiao, Ling Zhang, Ziying Song, Duan Huang·· 3 小时前AI 评分53
AVL-JEPA：防止联合嵌入预测架构世界模型中的因果动力学信息坍缩
AVL-JEPA: Preventing Causal Dynamics Information Collapse In Joint Embedding Predictive Architecture World Models
AI 导读
AVL-JEPA 提出动作锚定的视觉不变潜变量（AVL），用于防止 JEPA 世界模型中的因果动力学信息坍缩。该方法先用已执行动作作为辅助动力学锚点，再通过视觉不变路径对齐扰动与干净潜变量预测，从而保留与规划因果相关的动力学信息。作者在 TwoRoom、PushT、OGBench Cube 和 Reacher 四个机器人控制任务上验证，显示在视觉扰动下成功率明显提升，同时保持干净环境性能。
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