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JEPA-TTT：测试时持续训练提升规划性能153%
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AI 综述
本田研究院与约翰霍普金斯大学发布 JEPA-TTT：在测试阶段对预训练的动作条件 JEPA 世界模型中的潜在动力学预测器做持续自监督更新，视觉编码器与奖励头保持冻结。报道称，在 4 个连续控制环境、8 种动力学偏移上，规划表现全部改善；经过 500 个测试 episode 后，自回归潜在预测误差平均降低 83%，规划性能较冻结的 JEPA 模型提升 153%。
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最新进展10月3日 02:23
本田研究院与JHU发布JEPA-TTT，测试时自监督更新潜在动力学预测器，规划性能提升153%。报道时间线
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10月3日
- AGI HuntJEPA-TTT：世界模型测试时持续训练，规划性能提升 153%
本田研究院与约翰霍普金斯大学发布 JEPA-TTT，在测试时对预训练动作条件 JEPA 世界模型的潜在动力学预测器做持续自监督更新，视觉编码器与奖励头保持冻结。在 4 个连续控制环境的 8 种动力学偏移上，规划表现全部改善。500 个测试 episode 后，自回归潜在预测误差平均降低 83%，规划性能较冻结 JEPA 模型提升 153%。
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