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Annonce · 22 septembre 2026
MotionJEPA corrige le biais des modèles JEPA vers les traits lents
JEPA-style world models are biased towards learning slow, simple features. We're releasing MotionJEPA, built for learning a balanced representation of both static and dynamic features.
Un JEPA est un modèle de monde qui prédit l'embedding de l'image suivante. MotionJEPA lui ajoute un régulariseur qui exige que le changement visuel entre deux images apparaisse dans l'embedding, sans étiquettes d'action. Sur la planification dans quatre environnements, avec une texture de bois en distracteur, la page du projet donne 81,8 % de réussite moyenne à 25 pas contre 77,2 % pour IDM, et 70,3 % contre 59,3 % à 50 pas ; IDM fait mieux sur PushT et sur 2Room. Les concurrents ont reçu une recherche d'hyperparamètres par environnement, pas MotionJEPA, et les tests de sondage portent sur trois jeux synthétiques. Mesures des auteurs.