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策略 Transformer 在 V-JEPA 2.1 特征空间中从头训练；推理时只生成动作，未来特征预测仅用于训练；无具身预训练设定下，La-JEPA L 在校正指令的 LIBERO-Plus 上成功率为 88.0%（发布指令为 84.1%），LIBERO 为 98.1%；RoboTwin 2.0（仅用干净演示训练）上，La-JEPA B 干净场景 86.2%、随机场景 35.4%、均值 60.8%（三种子平均值）；作者称在相当或更好的性能下，优化后的推理可比 Fast-WAM 快最多约 5 倍；四个真实 Franka 桌面任务平均成功 17.50/20，与具身预训练的 π0.5（17.25/20）相当；代码位于 github.com/mt-clemente/lajepa

数据：23 个数据集、12 本体、约 15022 视频小时；模型规模 22M–8B；称迄今最大 JEPA predictor；想象误差呈二阶幂律，可外推至 4B/8B；代码与 checkpoint：github.com/facebookresearch/robo_jepa