AdaJEPA: An Adaptive Latent World Model

JEPA 잠재 세계 모델에 테스트 시점 적응을 도입. MPC 폐루환 내에서 1회 그래디언트 스텝만으로 모델을 업데이트하여 계획 성공률 대폭 향상.

AdaJEPA는 훈련 후에도 배포 시점에서 계속 학습하는 적응형 잠재 세계 모델이다. MPC의 계획-실행-적응-재계획 루프 안에서 실행 직후 관측된 전환을 자기지도 신호로 활용해 모델을 업데이트한다. 소수의 파라미터만 수정하고 1회 그래디언트 스텝만으로도 분포 변화에 대한 계획 성공률을 크게 높일 수 있음을 보였다.

핵심 요약

• JEPA 세계 모델 최초의 테스트 시점 적응 프레임워크 (Plan-Execute-Adapt-Replan 루프)
• 추가 전문가 시연 없이 관측된 전환만으로 자기지도 적응 수행
• 1회 그래디언트 스텝 per MPC 재계획만으로도 큰 성능 향상
• 인분포/아웃분포 목표 도달 태스크 모두에서 고정 모델 대비 유의미한 개선
• 훈련 데이터가 제한된 상황에서 특히 큰 이득 확인
• 최근-N 전략과 hard-N 전략 온라인 버퍼 관리 방식 비교

논문 링크

외부 연구를 정리한 자료입니다. HDATF가 발표한 논문이나 제품 성능을 측정한 결과는 아닙니다.