规划一段长路线时，只盯着眼前怎么迈步，很容易走着走着偏离终点；但只看终点，又不知道下一步该往哪走。H-JEPA想让AI像规划旅行那样分层思考：上层先定远处的阶段目标，下层再把它拆成具体动作。
它是一种端到端训练的分层世界模型——让系统在内部预演动作会把场景带向何处。每一层都有自己的JEPA，也就是不逐像素生成未来画面，而是在潜在空间（画面的压缩特征）里预测未来状态。越高层看得越远，并主动丢掉关节姿态等快速、难预测的细节，保留位置等变化较慢、与目标更相关的信息；高层给出子目标，低层逐级落实。
最具体的结果来自模拟环境Visual AntMaze：三层模型把规划成功率从单层JEPA的18%提高到73%，同时使用更少的规划计算量。作者的消融实验认为，收益既来自把长任务拆成不同时间尺度，也来自高层用更抽象的表示判断是否接近目标；这些结论目前仍以论文作者在模拟环境和离线机器人视频上的实验为准。