🎯 自监督学习

JEPA-DRIVE 是一个基于 Joint Embedding Predictive Architecture 的自监督驾驶决策系统。它用结构化隐空间世界模型编码驾驶场景，从 65,536 个离散行为词汇中组合生成候选轨迹，再用 cycle energy 重建误差作为自监督评分信号。V17 在 NAVSIM 上达到 0.8839 selected_pdm，V21 正在用纯自监督 cycle energy 突破 PDM 代理标签的 64 值瓶颈（8×A800 分布式训练中）。全模型仅 3.88M 参数。