Meta AI випустила спільну вбудовану модель прогнозування світу для фізичного планування JEPA-WMs

MeNews · 2026-04-04T14:43:22+00:00

Команда Meta AI Research опублікувала модель JEPA-WMs для фізичного планування та відповідні дослідження, що включають реалізацію на PyTorch, набір даних і попередньо натреновані моделі, охоплюючи кілька середовищ робототехніки, а також підкреслюючи використання опційного декодерного голови. Усі ресурси опубліковані.

MeNews

2026-04-04 14:43:22

Генерація анотацій у процесі

Новини ME: Повідомлення, 3 квітня (UTC+8), команда Meta AI Research опублікувала узгоджену модель світу JEPA-WMs для фізичного планування та відповідні дослідження. Це дослідження розглядає ключові фактори успіху моделі та надає повну реалізацію на PyTorch, датасет і попередньо навчений(і) моделі. Опубліковані моделі включають основну JEPA-WM, а також моделі-еталони DINO-WM і V-JEPA-2-AC(fixed). Вони охоплюють низку роботизованих середовищ для керування операціями та навігації, зокрема DROID & RoboCasa, Metaworld, Push-T, PointMaze і Wall. Моделі використовують візуальні енкодери, такі як DINOv3 ViT-L/16, DINOv2 ViT-S/14 та V-JEPA-2 ViT-G/16; роздільна здатність вхідних зображень здебільшого становить 224×224 або 256×256. Проєкт також надає опційний декодер VM2M для візуалізації та декодування траєкторій, але підкреслює, що цей декодер не є необхідним для тренування моделі світу або для виконання оцінювання планування. Усі ресурси опубліковано на GitHub, Hugging Face та arXiv. (Джерело: InFoQ)

Переглянути оригінал

Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.