AdaJEPA는 불확실한 환경에서 계획 성공률을 높이는 적응형 잠재 세계 모델입니다. 모델 예측이 부정확해질 때, MPC 루프 내에서 자체적으로 학습하며 재계획합니다. 전문가 데모 없이도 지속적인 모델 재보정 가능합니다. AdaJEPA는 훈련 후 첫 번째 행동을 계획하고 실행한 뒤, 관찰된 다음 상태 전환을 자체 지도적 적응 신호로 활용하여 모델을 업데이트하고 재계획합니다. 이는 추가적인 전문가 데모 없이 모델을 지속적으로 재보정합니다.