arXiv cs.RO· Jiaming Hu, Shi Bo, Yan Zheng, Tian Wang, Florian Dubost, Alejandro Mottini, Junze Liu, Arvind Srinivasan, Kai Zhong, Kun Qian, Sharon Gao, Vianne Gao, Houyu Zhang, Qingjun Cui·· 4 小时前AI 评分58
SWIM：从行为中学习状态权重以训练 JEPA 世界模型
SWIM: Learning What Matters from Behaviors for JEPA World Models
AI 导读
SWIM 提出用逆动力学模型从离线轨迹中学习状态特征权重，用于 JEPA 世界模型的状态监督训练。该方法通过由当前状态和观测到的未来位移预测已记录动作，量化各状态特征对动作预测的贡献，并据此构建加权状态度量来对齐潜空间与状态距离。逆动力学模型只在训练阶段使用，规划时仍仅依赖图像；在五个仿真机器人操作任务上，SWIM 的规划成功率一致优于均匀状态加权。
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