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English(EN) UR-JEPA: Uniform Rectifiability as a Regularizer for Joint-Embedding Predictive Architectures

新的JEPA架构实现从像素到端到端的稳定训练

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了LeWorldModel (LeWM)，一种新颖的联合嵌入预测架构 (JEPA)，可以从原始像素稳定地进行端到端训练。与之前脆弱的JEPA方法不同，LeWM仅使用两个损失项，可以在数小时内使用单个GPU进行训练，其规划速度比基于基础模型的世界模型快48倍。随后的论文介绍了UR-JEPA，它通过目标统一可校正性来改进JEPA训练，与LeJEPA相比，显示出改进的种子稳定性和独特的几何表示。 AI

影响 JEPA架构的这些进展提供了更稳定、更有效的方法来从原始像素学习世界模型，有可能加速AI规划和控制任务的进展。

排序理由 两篇学术论文介绍了联合嵌入预测架构的新架构和训练方法。

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Lucas Maes, Quentin Le Lidec, Damien Scieur, Yann LeCun, Randall Balestriero ·

    LeWorldModel: 从像素点出发的稳定端到端联合嵌入预测架构

    arXiv:2603.19312v3 Announce Type: replace Abstract: Joint Embedding Predictive Architectures (JEPAs) offer a compelling framework for learning world models in compact latent spaces, yet existing methods remain fragile, relying on complex multi-term losses, exponential moving aver…

  2. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Triet M. Le ·

    UR-JEPA：统一可纠正性作为联合嵌入预测架构的正则化器

    arXiv:2606.01443v1 Announce Type: cross Abstract: A central difficulty in training Joint-Embedding Predictive Architectures (JEPAs) is preventing representation collapse. LeJEPA addresses this by enforcing an isotropic Gaussian target on the embeddings via Sketched Isotropic Gaus…

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