Meta AI lança o modelo de mundo preditivo de incorporação conjunta para planeamento físico JEPA-WMs

MeNews · 2026-04-04T12:58:49+00:00

ME News Notícias, 3 de abril (UTC+8), a equipe de pesquisa Meta AI Research lançou o JEPA-WMs, um modelo de mundo preditivo de incorporação conjunta para planejamento físico, e seus estudos relacionados. A pesquisa explora os fatores-chave para o sucesso do modelo e fornece uma implementação completa em PyTorch, conjuntos de dados e modelos pré-treinados. Os modelos publicados incluem o núcleo JEPA-WM, bem como o DINO-WM e o V-JEPA-2-AC(fixed) como linhas de base, cobrindo ambientes de operação e navegação de robôs como DROID & RoboCasa, Metaworld, Push-T, PointMaze e Wall. O modelo utiliza DINOv3 ViT-L/16, DINOv2 ViT-S/14 e V-JEPA-2

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2026-04-04 12:58:49

Notícia da ME, mensagem de 3 de abril (UTC+8), da equipa de Meta AI Research, que publicou o modelo de mundo com previsão de embeddings conjunta para planeamento físico JEPA-WMs e os seus trabalhos relacionados. Este estudo explora os factores-chave para o sucesso do modelo e fornece uma implementação completa em PyTorch, um conjunto de dados e modelos pré-treinados. Os modelos divulgados incluem o núcleo JEPA-WM, bem como os modelos de base DINO-WM e V-JEPA-2-AC(fixed), cobrindo vários ambientes de operações robóticas e navegação, como DROID & RoboCasa, Metaworld, Push-T, PointMaze e Wall. O modelo utiliza codificadores visuais como DINOv3 ViT-L/16, DINOv2 ViT-S/14 e V-JEPA-2 ViT-G/16, com a resolução de entrada de imagem principalmente em 224×224 ou 256×256. O projecto também disponibiliza uma cabeça descodificadora opcional do VM2M para visualização e descodificação de trajectórias, mas salienta que este descodificador não é necessário para treinar modelos de mundo nem para avaliar o planeamento. Todos os recursos estão publicados no GitHub, Hugging Face e arXiv. (Fonte: InFoQ)

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