研究团队提出Sub-JEPA方法，以解决联合嵌入预测架构训练中的偏差-方差权衡问题。该方法放弃在原始高维嵌入空间直接施加各向同性高斯先验，转而通过在多个随机子空间中施加高斯约束，从而放松了全局限制，同时保留了防止模型崩溃的效果，在训练稳定性与表示灵活性间取得了更好平衡。在四个连续控制环境中的实验表明，该方法以明显优势持续超越了此前基于各向同性高斯先验的LeWorldModel方法。该方法简单有效，为未来基于JEPA的世界模型研究提供了有力基线。