AVL-JEPA verhindert Informationskollaps kausaler Dynamik in JEPA-Weltmodellen
Der Preprint stellt mit AVL-JEPA einen Ansatz vor, der verhindert, dass JEPA-Weltmodelle handlungsbedingte physikalische Dynamik zugunsten visueller Information ausblenden. In Simulationen auf vier Roboteraufgaben verbessert AVL die Erfolgsraten unter visuellen Störungen deutlich, etwa auf PushT unter Gaussian Noise von 15,3 auf 81,5 Prozent, und erhält gleichzeitig die Leistung ohne Störungen. Der Preprint liefert damit Belege, dass der Erhalt kausal relevanter Dynamikinformation die Planungsrobustheit von Weltmodellen steigert.