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Meta FAIR 开源 RoboJEPA：面向机器人的 80 亿参数潜在世界模型
RoboJEPA 是动作条件化的 JEPA 世界模型，在多种机器人本体上训练，规模从 2200 万到 80 亿参数。Meta FAIR 随论文发布了检查点、训练代码与机器人部署代码。
Meta FAIR 与合作者发布了 RoboJEPA——面向机器人的 JEPA 风格动作条件潜在世界模型。论文于 2026 年 10 月 7 日上 arXiv，10 月 8 日获报道。作者与通信包括 Artem Zholus、Jeannette Bohg（Meta）、Nicolas Ballas 和 Mahmoud Assran。
规模与训练
- 模型参数从 2200 万到 80 亿；80 亿被描述为迄今最大的 JEPA 预测器。
- 训练使用覆盖 12 种本体的大规模多本体机器人数据（论文重点）。
- 想象误差随算力呈二阶幂律，作者称由此可做外推。
- 下游规划随算力提升，且想象误差与规划表现相关。
开源内容
- 检查点、训练代码与机器人部署代码开源在 GitHub（
facebookresearch/robo_jepa），项目站为 robojepa.github.io。 - 工作报告了在真实硬件上朝向单一目标图像的零样本智能体规划。
论文未给出可随意编造的各任务成功率；关于规划提升的说法应对照论文自身评估阅读。