Meta FAIR libera RoboJEPA, modelo latente de mundo para robôs com 8 bilhões de parâmetros

A Meta FAIR e colaboradores lançaram o RoboJEPA, um modelo latente de mundo no estilo JEPA condicionado por ações para robôs, coberto em 8 de outubro de 2026 após artigo no arXiv de 7 de outubro. Autores e contato incluem Artem Zholus, Jeannette Bohg (Meta), Nicolas Ballas e Mahmoud Assran.

Escala e treino

• Os modelos vão de 22 milhões a 8 bilhões de parâmetros; o de 8B é descrito como o maior preditor JEPA até agora.
• O treino usou dados robóticos multi-embodiment em larga escala com 12 embodiments (ênfase do artigo).
• O erro de imaginação segue uma lei de potência de segunda ordem em computação, o que, segundo os autores, permite extrapolação.
• O planejamento downstream melhora com a computação, e o erro de imaginação correla com o desempenho de planejamento.

O que foi liberado

• Checkpoints, código de treino e código de implantação em robôs estão em código aberto no GitHub (facebookresearch/robo_jepa), com site em robojepa.github.io.
• O trabalho relata planejamento zero-shot do agente rumo a uma única imagem-alvo em hardware real.

O artigo não justifica inventar percentuais de sucesso por tarefa além do que afirma; os ganhos de planejamento devem ser lidos nas avaliações próprias do paper.