論文の概要: JEPA-x: Cross-Predictive Physics Grounding for Forecastable Latent Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.24044v3
• Date: Fri, 28 Aug 2026 10:39:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-31 15:11:36.073189
• Title: JEPA-x: Cross-Predictive Physics Grounding for Forecastable Latent Dynamics
• Title（参考訳）: JEPA-x:予測可能な遅延ダイナミクスのためのクロス予測物理グラウンド
• Abstract要約: 自己予測モデルでは、エンコーダと予測器は共同で最適化され、潜伏遷移に適応することができる。 我々は、特権的物理軌道の潜在ダイナミクスを基盤とするクロス予測型JEPA(JEPA-x)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.006010556484968
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Latent world models plan by predicting how candidate actions advance learned latent dynamics. In self-predictive models, however, the encoder and predictor are optimized jointly and can co-adapt to latent transitions that are easy to predict but weakly constrained by the physical evolution of the scene. We introduce the cross-predictive JEPA (JEPA-x), which grounds latent dynamics in privileged physical trajectories. JEPA-x treats visual observations and physical states as corresponding views of the same action-conditioned trajectory, advances both through a shared predictor, and matches each prediction to the future representations of both modalities. This encourages the action-conditioned predictor to learn a common transition rule across the two views. Privileged physical state is used only during training, leaving a visual-only model at deployment. Empirical results show that JEPA-x reduces the rollout drift of a newly fitted predictor from $0.361$ to $0.104$ and increases mean control success from $53.6\%$ to $78.2\%$ on a multi-task suite spanning six evaluation subfamilies. We additionally show that direct physical-state regression improves decodability without improving forecastability or control, indicating that the benefit comes from shaping latent dynamics rather than merely encoding physical variables.
• Abstract（参考訳）: 潜在世界モデルは、候補者の行動がどのように潜時力学を学んだかを予測して計画する。 しかし、自己予測モデルでは、エンコーダと予測器は共同で最適化され、シーンの物理的進化によって予測が容易だが弱く制約された潜伏遷移に適応することができる。 我々は、特権的物理軌道の潜在ダイナミクスを基盤とするクロス予測型JEPA(JEPA-x)を紹介する。 JEPA-xは、視覚的な観察と物理的状態を、同じ行動条件の軌跡の対応するビューとして扱い、両者を共用予測器を通じて前進させ、それぞれの予測を両方のモダリティの将来の表現と一致させる。 これにより、アクション条件付き予測器は2つの視点にまたがる共通の遷移規則を学ぶことができる。 プライベートな物理的状態はトレーニング時にのみ使用され、視覚のみのモデルをデプロイ時に残します。 実証的な結果から、JEPA-xは新しく装着された予測器のロールアウトドリフトを0.361$から0.104$に下げ、平均制御成功を53.6\%から78.2\%に引き上げる。 さらに, 物理状態の直接回帰は, 予測可能性や制御性を向上することなく, 復調性を向上させることを示し, 物理変数を単に符号化するのではなく, 潜時ダイナミクスを形作ることによる利点を示す。

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