Juno：面向VLA模型的预测潜变量统一框架

2026年10月8日，研究者在arXiv（Robotics，一手来源）发布Juno框架。Juno围绕动作条件JEPA构建，定位为统一框架，承担三类角色：控制对齐的表征骨干、预测教师，以及可适配的动力学模型。其方法分三个阶段：预训练阶段采用动态CLS损失；策略学习阶段通过解耦推理分支蒸馏未来潜状态；部署阶段使用LoRA适配器，在全部观测转移（含失败rollout）上适配世界模型。目前报道仅涉及框架设计与方法，未给出实验结果或开源信息。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。