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ACT-JEPA：联合嵌入预测架构改善政策表示学习
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内容提要
本研究解决了模仿学习中有效决策政策表示学习的挑战，尤其是在缺乏专家示范的情况下。提出的ACT-JEPA架构将模仿学习与自监督学习相结合，通过预测动作序列和抽象观察序列来提升表示的质量。实验结果表明，该模型在多种决策任务中表现优越，显示了更强的泛化能力和世界模型的鲁棒性。
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