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LeWAM端到端JEPA架构发布，接触任务成功率89.7%
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AI 综述
2026年10月14日报道，UC San Diego、ETH Zurich等团队提出LeWAM，称其为首个端到端用于控制的JEPA架构，联合训练下一隐状态预测与动作flow matching，并对隐状态施加各向同性高斯约束。在视觉规划上，接触密集任务成功率从28.6%升至89.7%，长程任务从10.9%升至46.2%，规划速度提升32.3倍。在仿真与实体机器人的行为克隆任务上，其表现与既有方法相当。报道称代码与网站已开源。
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最新进展10月14日 10:17
新报道称LeWAM接触密集任务成功率89.7%、长程任务46.2%，规划快32.3倍，代码与网站已开源。报道时间线
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10月14日
- AGI HuntLeWAM 端到端 JEPA：接触任务成功率从 28.6% 升至 89.7%
UC San Diego、ETH Zurich 等团队提出 LeWAM，首个端到端用于控制的 JEPA 架构，联合训练下一隐状态预测与动作 flow matching，并对隐状态施加各向同性高斯约束。在视觉规划上，接触密集任务成功率从 28.6% 升至 89.7%，长程任务从 10.9% 升至 46.2%，规划快 32.3 倍。仿真与实体机器人的行为克隆任务与既有方法相当，代码与网站已开源。
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