e3nn

深度分析

等變性 JEPA：以少量交互實現零樣本泛化與高樣本效率

研究將世界對稱性硬編碼於潛在模型，採用等變性編碼器（2D 向量神經元、3D e3nn）與等變性預測器，於筆記本 CPU 上與參數較多的非等變基線比較。結果顯示在 SO(2)、SO(3) 及 SE(3) 群上誤差約為 1 倍，遠低於基線的 13 至 157 倍，同時閉環姿態控制保持方向不變性，證明等變性提升樣本效率與零樣本泛化。