LeMario
基于JEPA架构的超级马里奥世界模型
LeMario 是一个从零实现的动作条件联合嵌入预测架构（JEPA）世界模型，在《超级马里奥兄弟》上训练。模型从游戏画面和手柄输入中学习短期潜在动态，使用 AdaLN-Zero 将动作注入六层 Transformer 预测器，并通过交叉熵方法（CEM）在潜在空间进行无奖励规划。项目在 737134 帧、280 个回合、32 个关卡上训练，验证了短时程动作条件动态预测的有效性，同时揭示了预测状态与控制状态之间的根本差异
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2026-07-14
未收录
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工具功能
这个工具能做什么、适合谁用，以及目前已识别的核心能力。
工具简介
LeMario 是一个从零实现的动作条件联合嵌入预测架构（JEPA）世界模型，在《超级马里奥兄弟》上训练。模型从游戏画面和手柄输入中学习短期潜在动态，使用 AdaLN-Zero 将动作注入六层 Transformer 预测器，并通过交叉熵方法（CEM）在潜在空间进行无奖励规划。项目在 737134 帧、280 个回合、32 个关卡上训练，验证了短时程动作条件动态预测的有效性，同时揭示了预测状态与控制状态之间的根本差异
核心功能
价格信息
暂无可验证价格信息暂无足够准确的价格信息。
基础信息
- 更新频率
- 近 7 天 1 条收录动态
- 最近更新
- 2026-07-14
- 覆盖行业
- 游戏、科研
更新日志
按时间记录功能更新、版本发布、新工具入库等重要变化。
- 2026-07-14开源
LeMario 开源发布：一个从零实现的 JEPA 世界模型，在超级马里奥兄弟上训练，包含视觉编码器、动作编码器、AdaLN-Zero Transformer 预测器及 CEM 潜在空间规划，代码和数据流水线完整开源。
LeMario 常见问题
关于 LeMario 的定位、核心功能、价格与最近更新。
LeMario 是什么？
LeMario 是一个从零实现的动作条件联合嵌入预测架构（JEPA）世界模型，在《超级马里奥兄弟》上训练。模型从游戏画面和手柄输入中学习短期潜在动态，使用 AdaLN-Zero 将动作注入六层 Transformer 预测器，并通过交叉熵方法（CEM）在潜在空间进行无奖励规划。项目在 737134 帧、280 个回合、32 个关卡上训练，验证了短时程动作条件动态预测的有效性，同时揭示了预测状态与控制状态之间的根本差异。
LeMario 有哪些核心功能？
LeMario 当前已核验的核心功能包括：世界模型、模型训练学习。
LeMario 如何收费？
AI Equal 当前没有收录 LeMario 的可验证价格信息。
LeMario 最近有什么更新？
2026-07-14：LeMario 开源发布：一个从零实现的 JEPA 世界模型，在超级马里奥兄弟上训练，包含视觉编码器、动作编码器、AdaLN-Zero Transformer 预测器及 CEM 潜在空间规划，代码和数据流水线完整开源。