arXiv cs.RO· Shashank Hegde, Alexander Popov, Elie Aljalbout, Nikolai Smolyanskiy·· 15 小时前AI 评分60
LeWAM：基于 JEPA 世界动作模型与扩散引导 MPC 的机器人规划方法
Diffusion-Steering-Based MPC with a JEPA World Action Model
AI 导读
作者提出 LeWAM，一个在无解码器 JEPA 潜空间上端到端训练的双向 Transformer，同时支持前向、反向、逆动力学与策略预测四种模式。线性探针实验显示，LeWAM 潜空间读取机器人与物体状态优于仅前向的 Le World Model，且对视觉干扰的忽略程度与 LeWM 相当、明显优于基于重建的 WAM。
来源：arXiv cs.RO · arxiv.org