JEPA-TTT：面向动态变化下规划的潜世界模型持久测试时训练

JEPA-TTT 在测试阶段持续自适应预训练动作条件 JEPA 世界模型的潜动态预测器，自监督更新跨回合累积，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。方法采用密集回放，在每个时间偏移构造预测窗口并存入增长缓冲区采样更新。在四个连续控制环境的八种动态变化下，500 个测试回合后自回归潜预测误差平均降低 83%，规划性能较冻结 JEPA 世界模型提升 153%。