H-JEPA：分层世界模型端到端训练方法

Wancong Zhang 等作者发布预印本 H-JEPA，提出端到端训练分层动作条件 JEPA 世界模型的方法：每一层在各自学到的潜空间中预测更远的未来，规划自上而下进行，高层优化目标进展，其预测成为下层的子目标。 作者称，在四个仿真导航与操作环境中，分层规划优于扁平 JEPA；在 Visual AntMaze 上，三层结构将成功率从 18% 提升到 73%，且规划算力更少。消融实验将收益归因于时间分解与高层目标表示。 借助逆动力学监督，该方法扩展到 DROID 的真实机器人视频，作者称分层在更低规划算力下提升离线规划保真度。上述结果均为作者在预印本中的报告，未经同行评议或独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。