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SWIM:用逆动力学学习状态权重训练JEPA世界模型

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AI 综述

Jiaming Hu 等作者提出 SWIM 方法,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。 作者称,逆动力学模型只在训练阶段使用,规划时仍仅依赖图像,不增加规划阶段的计算。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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报道时间线

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10月28日
  1. arXiv cs.RO
    SWIM:从行为中学习状态权重以训练 JEPA 世界模型

    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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