摘要：在统计分析方面，研究人员不仅报告了平均性能，还分析了不同条件下的性能变化。例如，他们发现V-JEPA 2的性能随模型规模呈现线性扩展趋势，这为未来的模型设计提供了重要指导。研究团队诚实地报告了系统的局限性。他们指出了相机位置敏感性问题，分析了长期规划的挑战，并
原创 Don 至顶AI实验室说起世界模型，前几天Google发现智能体需要世界模型，我们也进行了解读：然而最早下注世界模型的大厂，应该要算是Meta了。Meta首席科学家、图灵奖得主Yann Lecun，认为主流的GPT等自回归大语言模型缺乏对物理世界的理解能力，所以提出联合嵌入预测架构（JEPA），我们整理了JEPA的时间线，方便大家直观感受一下：
在统计分析方面，研究人员不仅报告了平均性能，还分析了不同条件下的性能变化。例如，他们发现V-JEPA 2的性能随模型规模呈现线性扩展趋势，这为未来的模型设计提供了重要指导。研究团队诚实地报告了系统的局限性。他们指出了相机位置敏感性问题，分析了长期规划的挑战，并讨论了当前方法的适用范围，为后续研究者提供了宝贵的经验教训。意义深远的影响：重塑AI与机器人技术的未来V-JEPA 2展示了一种走向通用人工智能（AGI）的可能路径。传统的AI系统往往专精于单一任务，而V-JEPA 2展现了在理解、预测和行动三个核心智能要素上的统一能力。这让我们看到了开发真正通用AI系统的希望。未来的AI系统可能会具备更强的迁移学习能力。就像一个人学会骑自行车后很容易学会骑摩托车一样，未来的AI可能能够将在一个领域学到的知识快速应用到其他领域。这种能力将大大加速AI技术的应用和普及。V-JEPA 2证明了一个重要理念：AI可以通过观察世界来学习，而不需要依赖大量的人工标注数据。这项研究还为多模态AI系统的发展提供了新思路。V-JEPA 2成功地将视觉理解、语言处理和动作控制统一在一个框架中，这为开发更加智能和通用的AI助手奠定了基础。未来的家庭机器人可能既能理解你的语言指令，又能观察环境做出合适的反应，还能预测可能发生的情况并提前准备。从科学研究的角度来看，V-JEPA 2验证了认知科学中关于内在世界模型的理论。人类之所以能够在复杂环境中导航和决策，很大程度上依赖于我们大脑中构建的世界模型。V-JEPA 2的成功表明，这种认知机制可以在人工系统中实现。然而，研究团队也诚实地指出了当前系统的局限性。长期规划仍然是一个挑战，系统对环境变化（如相机位置）的敏感性需要进一步改善。此外，当前的方法主要依赖视觉目标，而在现实应用中，更自然的交互方式可能是语言指令。尽管存在这些局限性，V-JEPA 2的成功为未来的研究指明了方向。研究团队提出了几个重要的发展方向：开发能够进行分层推理的模型，使AI能够在不同的时空尺度上进行规划；将语言理解更深度地集成到世界模型中，实现更自然的人机交互；继续扩大模型规模，探索更强大的智能涌现。从技术发展的角度来看，未来几年可能会看到以下几个重要趋势：1.模型规模的持续增长：研究表明，V-JEPA 2的性能随着模型规模的增大而提升。未来可能会出现参数规模达到万亿级别的视觉智能模型。2.多模态融合的深化：未来的AI系统可能不仅能处理视觉和语言信息，还能整合声音、触觉等多种感官信息，形成更完整的世界理解。3.实时学习能力的增强：当前的V-JEPA 2需要大量预训练，未来的系统可能能够在使用过程中持续学习和改进。4.能效的大幅提升：随着专用芯片和算法优化的发展，运行复杂AI模型的能耗将大幅降低，使得在移动设备和边缘设备上部署强大AI成为可能。结语当我们看到一个AI系统能够通过观看视频就学会控制机器人，就像人类通过观察学习一样，我们不禁要问：智能的边界在哪里？未来的AI还能带给我们什么惊喜？也许答案就隐藏在下一个100万小时的观察学习中。就像V-JEPA 2通过不懈的观察获得了理解世界的能力一样，人类也在通过不断的探索和创新，一步步接近真正智能的奥秘。人类用了数百万年的进化才获得了观察、理解和行动的智能，而AI在短短几年内就展现出了相似的能力。这种进步速度让人既兴奋又深思：在这个智能快速发展的时代，我们该如何准备迎接一个AI与人类深度融合的未来？V-JEPA 2给了我们一个答案的开端：通过观察、理解和学习，智能可以不断成长和进化。无论是人工的还是自然的，智能的本质都在于对世界的好奇心和理解力。在这个充满变化的时代，保持学习的心态，也许就是我们与AI共同成长的最好方式。论文地址：https://arxiv.org/abs/2506.09985模型地址：https://huggingface.co/collections/facebook/v-jepa-2-6841bad8413014e185b497a6END本文来自至顶AI实验室，一个专注于探索生成式AI前沿技术及其应用的实验室。致力于推动生成式AI在各个领域的创新与突破，挖掘其潜在的应用场景，为企业和个人提供切实可行的解决方案。Q&AQ1：什么是V-JEPA 2？A： V-JEPA 2，全称是Video Joint Embedding Predictive Architecture 2，是Meta开发的一种世界模型。它在理解和预测物理世界方面的视觉任务上，取得了目前最先进的性能。Q2：V-JEPA 2有什么功能？A： V-JEPA 2提升了动作预测和世界建模的能力，这使得机器人能够与不熟悉的物体和环境进行交互以完成任务。该模型还可以用于零样本机器人规划，以便在新的环境中与不熟悉的物体进行交互。Q3：Meta发布了哪三个新的基准来评估模型？A： Meta发布了三个新的基准，分别是：IntPhys 2: 通过要求模型从两个几乎相同的视频中识别出哪个包含物理上不可能的事件，来测试其直觉物理能力；Minimal Video Pairs (MVPBench): 使用选择题来评估模型的物理理解能力，这些问题与视觉上相似但答案相反的视频配对，以防止模型采用捷径式解答；CausalVQA: 通过提问有关反事实、预测和规划的问题，来评估模型对物理因果关系的掌握程度。原标题：《Meta开源世界模型V-JEPA 2：能看懂视频、预测未来、控制机器人的超级AI》 来源：小向科技观
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