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AMI 提出 H-JEPA：分层世界模型规划成功率从 18% 提至 73%
精选理由
Yann LeCun 圈子的人发了 H-JEPA，把世界模型按抽象层级拆开做规划，Visual AntMaze 成功率从 18% 干到 73%，算力还更省。
AMI 团队发布 H-JEPA 方法，在不同抽象层级上学习世界模型，规划时从粗粒度目标逐层细化到具体动作。在 Visual AntMaze 基准上，成功率从 18% 提升到 73%，且消耗的规划计算量更少。相关论文和项目页面已放出 arXiv 链接。
原文 · Aran Komatsuzaki (论文推介)
AMI presents H-JEPA
Learns world models at different levels of abstraction and plans from coarse goals down to finer actions
Raises success from 18% to 73% on Visual AntMaze, while using less planning compute.
proj: https://t.co/PaYW26L8sB abs: https://t.co/ZgVjOBIWIJ https://t.co/9Qre2rWAIL
