JEPA-TTT：面向动态变化下规划的潜在世界模型持久测试时训练

JEPA-TTT 让预训练的动作条件 JEPA 世界模型在测试阶段持续自适应潜在动态预测器，自监督更新跨 episode 累积，视觉编码器与奖励头保持冻结，规划无需目标图像或在线环境奖励。在 4 个连续控制环境的 8 种动态变化下，该方法均提升规划表现；经过 500 个测试时 episode 后，自回归潜在预测误差平均降低 83%，规划性能较冻结的 JEPA 世界模型提升 153%。