論文の概要: When Does LeJEPA Learn a World Model?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.26379v1
• Date: Mon, 25 May 2026 22:56:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-27 17:51:41.498813
• Title: When Does LeJEPA Learn a World Model?
• Title（参考訳）: LeJEPAはいつ世界モデルを学ぶのか?
• Authors: David Klindt, Yann LeCun, Randall Balestriero,
• Abstract要約: 世界の真の自由度を揺るがす表現は、信頼できる計画や構成的一般化を支持できない。 我々は,LJEPAが非線形観測から世界の潜伏変数を線形に復元することを証明した。 本研究では,2次元の例から1024次元の潜伏物体まで,分布の短縮や画素ベースのロボット制御を含む実験により,この理論を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.74247491501631
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A representation that scrambles the true degrees of freedom of the world cannot support reliable planning or compositional generalization. We prove that LeJEPA (alignment plus Gaussian regularization) linearly recovers the world's latent variables from nonlinear observations, a property known as linear identifiability, in a broad class of worlds where latents evolve under stationary, additive-noise transitions. Our main result is that among all such worlds, the Gaussian is the unique latent distribution for which this guarantee holds. The forward direction rests on a spectral decomposition in which each degree of nonlinearity is strictly penalized by alignment, making the linear map the optimum; the converse rules out every non-Gaussian alternative. We further prove an approximate identifiability result where the guarantee degrades gracefully, and show that linear, orthogonal identifiability enables optimal latent-space planning. We validate the theory with experiments ranging from 2D examples to 1024-dimensional latents, including distributional ablations and pixel-based robotic control. Our theory turns an empirically successful recipe into a mathematical guarantee, providing the foundation for building World Models that provably recover the structure of the world.
• Abstract（参考訳）: 世界の真の自由度を揺るがす表現は、信頼できる計画や構成的一般化を支持できない。 線形識別可能性(英語版)と呼ばれる性質である非線形観測から、LJEPA(アライメントとガウス正則化)が線形に世界の潜伏変数を復元することを証明している。 我々の主な結果は、そのような世界の中で、ガウス分布は、この保証が成り立つ唯一の潜伏分布であるということである。 前方方向は、各非線形性の次数がアライメントによって厳格に罰せられ、線型写像を最適とするスペクトル分解に依拠する。 さらに、保証が優雅に低下する近似的識別可能性の結果を証明し、線形直交的識別性が最適潜在空間計画を可能にすることを示す。 本研究では,2次元の例から1024次元の潜伏物体まで,分布の短縮や画素ベースのロボット制御を含む実験により,この理論を検証した。 私たちの理論は、経験的に成功したレシピを数学的保証に変え、世界の構造を確実に回復する世界モデルを構築する基盤を提供する。

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