arXiv cs.RO 机器人学· Ruslan Rakhimov, George Bredis, Yuriy Maksyuta, Daniil Gavrilov·· 5 小时前精选AI 评分58
Qantara：面向多范式 JEPA 推理的 Bridge-Flow 训练方法
Qantara: Bridge-Flow Training for Multi-Paradigm JEPA Inference
AI 导读
Qantara 是一个约 21M 参数的端到端 JEPA，训练目标在状态轴使用相邻干净隐变量之间的 Brownian-bridge 插值、在动作轴使用 noise-to-data flow matching，使同一份权重无需重训即可支持隐空间规划、行为克隆动作采样和 video-inverse 组合三种推理范式。
推荐理由
论文给出统一采样与均匀采样的对照实验，说明训练时的噪声采样策略如何直接影响规划成功率。
来源：arXiv cs.RO 机器人学 · arxiv.org