标签：#深度学习 #JEPA #自监督学习 #世界模型 #杨立昆
分类：人工智能 > 深度学习
难度：⭐⭐⭐⭐⭐
前言
2022年，杨立昆（Yann LeCun）发表立场文件《A Path Towards Autonomous Machine Intelligence》，对当时AI领域的主流路线开了一炮：大语言模型的下一个token预测，不是通向真正智能的正确道路。 他提出了一个替代方案——JEPA（Joint Embedding Predictive Architecture，联合嵌入预测架构）。
三年后，JEPA从理论框架变成了实际系统：V-JEPA 2在Something-Something v2上达到77.3% top-1准确率，在Franka机械臂上实现零样本规划，仅用62小时机器人数据就完成了动作条件化微调。2026年初，LeCun离开Meta创立AMI Labs，融资10.3亿美元，全力押注这条路线。
如果你关注过世界模型，一定记得世界模型博客中提到的"三条技术路线"——JEPA是其中"物理仿真"路线的理论基石。本文将深入JEPA的架构设计、训练原理、模型演进与工程实现，回答一个核心问题：为什么L
转载自 CSDN-专业IT技术社区
原文链接：https://blog.csdn.net/agito_cheung/article/details/163470382
