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LeHami:辛哈密顿流改进JEPA世界模型

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AI 综述

Romina Yalovetzky、Randall Balestriero 与 Yann LeCun 提出 LeHami(辛哈密顿 JEPA)世界模型,用作用量条件的哈密顿流替换标准自回归预测器,在结构化潜状态 (q, p) 上以严格辛的 leapfrog 步积分,从而在每步 rollout 保持相空间体积,排除均匀收缩、渐近稳定不动点和不同潜状态合并。 在保守与受驱动的视觉摆环境中,作者称 LeHami 相比不受约束的 JEPA 基线显著改善长时程速度预测,并在基线收缩潜体积时经验上保持潜体积恒定。

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10月14日
  1. arXiv cs.RO 机器人学精选
    LeHami:基于辛哈密顿流的 JEPA 世界模型论文

    LeHami 用作用量条件的哈密顿流替换 JEPA 的标准预测器,在结构化潜状态 (q, p) 上以严格辛的 leapfrog 步积分,从而在每步 rollout 保持相空间体积,排除均匀收缩、渐近稳定不动点和不同潜状态合并。

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