這項由META公司FAIR實驗組聯(lián)合魁北克AI研究院等機構(gòu)共同完成的重磅研究于2025年6月發(fā)表，論文題為《V-JEPA 2: Self-Supervised Video Models Enable Understanding, Prediction and Planning》。有興趣深入了解的讀者可以通過arXiv:2506.09985v1訪問完整論文，相關(guān)代碼已在GitHub開源（https://github.com/facebookresearch/vjepa2）。

人類有一項令人驚嘆的能力：僅僅通過觀察就能理解世界，預(yù)測未來，并制定行動計劃。當你看到一個球從桌子邊緣滾過時，你的大腦會自動預(yù)測它將掉落，甚至能規(guī)劃伸手去接的動作?，F(xiàn)在，META的研究團隊開發(fā)出了一個名為V-JEPA 2的AI系統(tǒng)，讓機器第一次具備了類似人類的"視覺智慧"。

這個突破性的AI系統(tǒng)就像一個超級聰明的學(xué)徒，通過觀看超過100萬小時的互聯(lián)網(wǎng)視頻自學(xué)成才，學(xué)會了理解物理世界的運作規(guī)律。更令人驚嘆的是，它不需要任何人工標注或指導(dǎo)，就能掌握物體運動、因果關(guān)系，甚至學(xué)會操控機器人完成復(fù)雜任務(wù)。研究團隊表示，這是首次有AI系統(tǒng)能夠同時在理解、預(yù)測和規(guī)劃三個核心能力上都達到頂尖水平。

在多項測試中，V-JEPA 2的表現(xiàn)讓人刮目相看。在理解視頻內(nèi)容方面，它在Something-Something v2數(shù)據(jù)集上達到77.3%的準確率，在人類行為預(yù)測任務(wù)上更是創(chuàng)下39.7的新紀錄，比之前最好的系統(tǒng)提升了44%。當研究人員把它與大語言模型結(jié)合后，在多個視頻問答任務(wù)上都取得了業(yè)界最佳成績。最令人興奮的是，僅用62小時的機器人操作視頻訓(xùn)練后，V-JEPA 2就能零樣本控制兩個不同實驗室的機械臂，完成抓取和搬運物品等復(fù)雜任務(wù)，而且完全不需要在這些環(huán)境中收集額外數(shù)據(jù)。

一、從觀察到智慧：V-JEPA 2如何像人類一樣學(xué)習(xí)

傳統(tǒng)的AI訓(xùn)練就像是填鴨式教育，需要大量標注好的數(shù)據(jù)告訴系統(tǒng)"這是什么"、"那是什么"。但V-JEPA 2采用了一種全新的學(xué)習(xí)方式，更像是一個好奇的孩子通過觀察世界來理解規(guī)律。

V-JEPA 2的學(xué)習(xí)過程可以比作一位藝術(shù)修復(fù)師的工作。當你給修復(fù)師一幅殘缺的畫作時，他需要根據(jù)可見的部分推斷出缺失的內(nèi)容。V-JEPA 2也是如此工作的：研究團隊故意遮擋視頻的某些部分，讓系統(tǒng)學(xué)會根據(jù)可見的內(nèi)容預(yù)測被遮擋的區(qū)域。這種"掩碼去噪"的訓(xùn)練方式強迫系統(tǒng)深度理解視頻中物體的運動規(guī)律、空間關(guān)系和因果邏輯。

與以往的AI系統(tǒng)不同，V-JEPA 2不是試圖逐像素地重建視頻，而是在一個抽象的"表示空間"中進行預(yù)測。這就像一個經(jīng)驗豐富的偵探，他不需要記住犯罪現(xiàn)場的每一個細節(jié)，而是抓住關(guān)鍵線索來推斷事件的發(fā)展。這種方法讓V-JEPA 2能夠?qū)Ｗ⒂谝曨l中真正重要的可預(yù)測內(nèi)容，比如物體的運動軌跡，而忽略那些無關(guān)緊要的細節(jié)，比如背景中隨風(fēng)擺動的樹葉。

研究團隊使用了一個名為VideoMix22M的大規(guī)模數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練V-JEPA 2，這個數(shù)據(jù)集包含超過2200萬個視頻片段，總時長超過100萬小時。這些視頻來自多個來源：Something-Something v2提供了手部操作物體的精細動作，Kinetics系列提供了各種人類活動，HowTo100M貢獻了YouTube上的教學(xué)視頻，而YT-Temporal-1B則提供了更廣泛的互聯(lián)網(wǎng)視頻內(nèi)容。為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，研究團隊還開發(fā)了一套智能篩選系統(tǒng)，從海量的YouTube視頻中挑選出最有價值的內(nèi)容進行訓(xùn)練。

V-JEPA 2的架構(gòu)基于視覺變換器（Vision Transformer），這是一種已被證明非常有效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。不過，研究團隊對其進行了重要改進，特別是引入了3D旋轉(zhuǎn)位置編碼（3D-RoPE），這讓系統(tǒng)能夠更好地理解視頻中的時空關(guān)系。整個系統(tǒng)包含兩個主要組件：一個負責(zé)理解視頻內(nèi)容的編碼器（參數(shù)量高達10億），和一個負責(zé)預(yù)測缺失內(nèi)容的預(yù)測器。

訓(xùn)練過程采用了一種巧妙的多階段策略。首先是主要訓(xùn)練階段，系統(tǒng)在16幀、256×256分辨率的視頻片段上學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的視覺理解能力。隨后是冷卻階段，系統(tǒng)開始處理更長的64幀視頻和更高的384×384分辨率，這大大提升了系統(tǒng)對復(fù)雜場景和長時間序列的理解能力。這種漸進式訓(xùn)練就像學(xué)鋼琴一樣，先掌握基本指法，再挑戰(zhàn)復(fù)雜樂曲。

二、從理解到預(yù)測：掌握視覺世界的因果規(guī)律

理解是智能的基礎(chǔ)，但預(yù)測才是智慧的體現(xiàn)。V-JEPA 2在視覺理解方面的表現(xiàn)已經(jīng)令人印象深刻，但它的預(yù)測能力更是讓研究者們興奮不已。

在Something-Something v2這個專門測試細粒度動作理解的數(shù)據(jù)集上，V-JEPA 2達到了77.3%的頂級準確率。這個數(shù)據(jù)集的特殊之處在于，它需要AI系統(tǒng)真正理解物體之間的交互關(guān)系，而不僅僅是識別物體本身。比如，系統(tǒng)需要區(qū)分"把東西放在某物上面"和"把東西放在某物后面"這樣的細微差別。V-JEPA 2的成功表明它已經(jīng)掌握了復(fù)雜的空間推理能力。

更令人驚嘆的是V-JEPA 2在行為預(yù)測方面的表現(xiàn)。在Epic-Kitchens-100人類行為預(yù)測任務(wù)中，系統(tǒng)需要觀看廚房中的活動片段，然后預(yù)測人類接下來最可能做什么。這就像一個經(jīng)驗豐富的廚師，能夠根據(jù)當前的準備工作預(yù)測下一步的烹飪動作。V-JEPA 2在這項任務(wù)上取得了39.7的recall-at-5分數(shù)，比之前的最佳系統(tǒng)提升了44%，這是一個巨大的飛躍。

研究團隊發(fā)現(xiàn)，V-JEPA 2的預(yù)測能力隨著模型規(guī)模的增大而線性提升。從3億參數(shù)的ViT-L模型到10億參數(shù)的ViT-g模型，系統(tǒng)的預(yù)測精度持續(xù)改善。這種可擴展性表明，隨著計算資源的增加和模型規(guī)模的擴大，V-JEPA 2的能力還有進一步提升的空間。

特別值得注意的是，V-JEPA 2在處理更長視頻序列時表現(xiàn)出色。當從16幀擴展到64幀時，系統(tǒng)在多個任務(wù)上的表現(xiàn)都有顯著提升。這說明更長的時間窗口讓系統(tǒng)能夠捕捉到更復(fù)雜的時間依賴關(guān)系和因果模式。就像一個經(jīng)驗豐富的醫(yī)生，需要觀察病人一段時間才能做出準確診斷一樣，V-JEPA 2也需要足夠的時間序列信息來理解復(fù)雜的動態(tài)過程。

研究團隊還進行了大量的消融實驗來驗證各個組件的重要性。他們發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)規(guī)模、模型規(guī)模、訓(xùn)練時長和輸入分辨率都對最終性能有重要影響。特別是數(shù)據(jù)篩選策略，通過智能篩選YouTube視頻，系統(tǒng)性能提升了1.4個百分點，這在AI研究中是一個相當可觀的改進。

三、從預(yù)測到行動：讓AI學(xué)會在真實世界中規(guī)劃

理解和預(yù)測雖然重要，但真正的智能還需要能夠制定和執(zhí)行行動計劃。這就像一個優(yōu)秀的棋手，不僅要能分析當前局面，還要能預(yù)見幾步之后的棋局發(fā)展，并據(jù)此制定最佳策略。V-JEPA 2在這方面的突破可能是整個研究中最激動人心的部分。

為了讓V-JEPA 2具備行動規(guī)劃能力，研究團隊開發(fā)了V-JEPA 2-AC（Action-Conditioned）版本。這個過程就像培養(yǎng)一位實習(xí)醫(yī)生：首先讓他通過大量觀察學(xué)會理解人體結(jié)構(gòu)和生理過程（這是V-JEPA 2的基礎(chǔ)訓(xùn)練），然后再教他如何根據(jù)病人的具體情況制定治療方案（這是V-JEPA 2-AC的專門訓(xùn)練）。

V-JEPA 2-AC的訓(xùn)練使用了Droid數(shù)據(jù)集，這是一個包含機器人操作視頻的專門數(shù)據(jù)集。令人驚訝的是，研究團隊僅使用了62小時的機器人操作視頻就訓(xùn)練出了一個功能強大的行動規(guī)劃系統(tǒng)。這些視頻記錄了7自由度Franka Emika Panda機械臂執(zhí)行各種操作任務(wù)的過程，包括機械臂的位置、朝向和夾爪狀態(tài)等信息。

V-JEPA 2-AC的工作原理類似于一個經(jīng)驗豐富的導(dǎo)航系統(tǒng)。當給定當前觀察和目標狀態(tài)時，系統(tǒng)會在其學(xué)到的表示空間中搜索最佳的行動序列。具體來說，系統(tǒng)使用一種叫做"交叉熵方法"的優(yōu)化算法，通過反復(fù)嘗試和改進來找到最佳的行動路徑。這個過程就像一個經(jīng)驗豐富的司機規(guī)劃路線：根據(jù)當前位置和目的地，考慮各種可能的路徑，最終選擇最優(yōu)方案。

在實際部署測試中，V-JEPA 2-AC的表現(xiàn)令人印象深刻。研究團隊在兩個不同的實驗室中部署了完全相同的系統(tǒng)，這些實驗室的環(huán)境、物體擺放和背景都與訓(xùn)練數(shù)據(jù)不同。令人驚訝的是，V-JEPA 2-AC能夠零樣本完成各種復(fù)雜的操作任務(wù)。

在抓取任務(wù)中，系統(tǒng)需要準確控制機械臂夾爪抓住特定物體。V-JEPA 2-AC對杯子的抓取成功率達到65%，對盒子的抓取成功率為25%。這種差異反映了不同物體的操作難度：杯子可以通過多種方式抓取（比如插入夾爪再夾緊邊緣），而盒子則需要更精確的夾爪控制。

在帶物體移動任務(wù)中，系統(tǒng)需要在抓住物體的同時移動到指定位置，這需要對物理約束和運動動力學(xué)有深入理解。V-JEPA 2-AC在這項任務(wù)上的平均成功率達到75%，表明系統(tǒng)已經(jīng)掌握了基本的物理直覺。

最復(fù)雜的是拾取和放置任務(wù)，這需要系統(tǒng)將多個子技能組合起來：首先抓取物體，然后移動到目標位置，最后準確放下。研究團隊為這個任務(wù)設(shè)計了多個子目標圖像，系統(tǒng)會依次優(yōu)化向每個子目標的行動。V-JEPA 2-AC在這項任務(wù)上的成功率達到65-80%，這在零樣本機器人控制中是一個了不起的成就。

特別令人印象深刻的是系統(tǒng)的泛化能力。訓(xùn)練數(shù)據(jù)來自完全不同的環(huán)境和機器人設(shè)置，但V-JEPA 2-AC能夠適應(yīng)新環(huán)境中的不同背景、光照條件和物體擺放。這說明系統(tǒng)學(xué)到的不是簡單的模式匹配，而是對物理世界更深層的理解。

四、融合語言智能：讓AI真正"看懂"并"說清"視頻內(nèi)容

當V-JEPA 2具備了強大的視覺理解和預(yù)測能力后，研究團隊進一步探索了一個有趣的問題：能否讓這個視覺專家學(xué)會用人類的語言來描述和回答關(guān)于視頻的問題？這就像培養(yǎng)一位優(yōu)秀的體育解說員，不僅要看懂比賽，還要能用生動的語言向觀眾解釋比賽的精彩之處。

為了實現(xiàn)這個目標，研究團隊將V-JEPA 2與大語言模型進行了巧妙的結(jié)合。這個過程類似于讓一位視覺藝術(shù)專家和一位文學(xué)大師合作：視覺專家負責(zé)理解畫面內(nèi)容，文學(xué)大師負責(zé)用優(yōu)美的語言表達出來。具體來說，V-JEPA 2負責(zé)提取視頻的視覺特征，然后通過一個專門設(shè)計的投影模塊將這些特征轉(zhuǎn)換為語言模型能夠理解的形式。

這種融合訓(xùn)練采用了漸進式的策略，就像學(xué)習(xí)一門外語一樣循序漸進。首先是對齊階段，讓視覺特征和語言表示建立基本的對應(yīng)關(guān)系，這就像學(xué)習(xí)基本詞匯。然后是圖像理解階段，在大量圖像-文本對上訓(xùn)練，讓系統(tǒng)學(xué)會描述靜態(tài)場景。最后是視頻理解階段，系統(tǒng)學(xué)會處理動態(tài)內(nèi)容和時間序列信息。

研究團隊使用了8850萬個圖像和視頻文本對來訓(xùn)練這個多模態(tài)系統(tǒng)。為了驗證V-JEPA 2的視覺理解能力確實有助于語言任務(wù)，他們還進行了對比實驗，將V-JEPA 2與其他頂級視覺編碼器進行了比較，包括DINOv2、SigLIP2和Perception Encoder等。

實驗結(jié)果表明，即使V-JEPA 2沒有經(jīng)過任何語言監(jiān)督訓(xùn)練，但當與語言模型結(jié)合后，它在多個視頻問答任務(wù)上都達到了業(yè)界最佳水平。在PerceptionTest這個綜合性視頻理解基準上，V-JEPA 2達到了84.0%的準確率。這個測試涵蓋了記憶、抽象推理、物理理解和語義理解等多個維度，是評估視頻理解能力的權(quán)威基準。

在MVP（最小視頻對）基準測試中，V-JEPA 2的配對準確率達到44.5%。這個測試特別設(shè)計用來評估物理世界理解能力，通過最小化視覺和文本偏見來確保測試的公平性。V-JEPA 2的優(yōu)秀表現(xiàn)表明它確實掌握了深層的物理理解能力。

在時間推理方面，V-JEPA 2同樣表現(xiàn)出色。在TempCompass測試中達到76.9%的多選準確率，在TemporalBench的短問答任務(wù)中達到36.7%的準確率。這些結(jié)果表明V-JEPA 2不僅能理解空間關(guān)系，還能掌握復(fù)雜的時間因果關(guān)系。

特別值得注意的是，當使用更高分辨率輸入和更大模型規(guī)模時，V-JEPA 2的表現(xiàn)會進一步提升。從256像素提升到512像素，從7B參數(shù)的語言模型升級到8B參數(shù)，都會帶來顯著的性能改進。這種可擴展性為未來的發(fā)展提供了廣闊空間。

研究團隊還發(fā)現(xiàn)了一個有趣的現(xiàn)象：相比于傳統(tǒng)的圖像編碼器，V-JEPA 2在處理長視頻時表現(xiàn)出明顯優(yōu)勢。當視頻幀數(shù)從20幀增加到140幀時，V-JEPA 2的性能持續(xù)改善，而基于圖像的編碼器性能則趨于平緩甚至下降。這進一步證明了專門為視頻設(shè)計的架構(gòu)在處理動態(tài)內(nèi)容時的優(yōu)越性。

五、技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)鍵要素：規(guī)?；?xùn)練的智慧

V-JEPA 2的成功并非偶然，而是多項技術(shù)創(chuàng)新巧妙結(jié)合的結(jié)果。研究團隊在訓(xùn)練過程中遇到了諸多挑戰(zhàn)，他們的解決方案為AI訓(xùn)練提供了許多寶貴經(jīng)驗。

數(shù)據(jù)規(guī)模的重要性首先得到了驗證。研究團隊發(fā)現(xiàn)，從200萬視頻增加到2200萬視頻，系統(tǒng)性能提升了1個百分點。這個改進看似微小，但在AI研究中已經(jīng)是相當顯著的進步。更重要的是，他們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量比數(shù)量更重要。通過智能篩選算法從YT-Temporal-1B數(shù)據(jù)集中挑選高質(zhì)量視頻，比直接使用未篩選的數(shù)據(jù)效果好1.4個百分點。

模型規(guī)模的擴展同樣帶來了明顯收益。從3億參數(shù)擴展到10億參數(shù)，系統(tǒng)在各項任務(wù)上的表現(xiàn)都有1.5個百分點的提升。研究團隊發(fā)現(xiàn)這種性能提升是線性的，這意味著繼續(xù)擴大模型規(guī)模仍有進一步改進的潛力。

訓(xùn)練策略的創(chuàng)新是另一個關(guān)鍵因素。傳統(tǒng)的做法是使用固定的訓(xùn)練配置，但V-JEPA 2采用了漸進式訓(xùn)練策略。系統(tǒng)首先在較短的16幀、較低的256像素分辨率上進行主要訓(xùn)練，建立基礎(chǔ)的視覺理解能力。然后在冷卻階段切換到64幀、384像素的配置，這大大提升了系統(tǒng)對復(fù)雜場景和長時序列的處理能力。

這種漸進式策略的巧妙之處在于計算效率。如果從一開始就使用高分辨率長序列進行訓(xùn)練，計算成本會增加60倍。但通過漸進式訓(xùn)練，他們將額外的計算開銷控制在最后的冷卻階段，總體上節(jié)省了約8.4倍的計算資源。

技術(shù)架構(gòu)方面，3D旋轉(zhuǎn)位置編碼（3D-RoPE）的引入是一個重要創(chuàng)新。傳統(tǒng)的位置編碼主要考慮二維空間關(guān)系，但視頻還有時間維度。3D-RoPE將特征維度分成三個部分，分別處理時間、高度和寬度信息，讓系統(tǒng)能夠更好地理解時空關(guān)系。

掩碼策略的設(shè)計也經(jīng)過了精心考慮。研究團隊發(fā)現(xiàn)，空間掩碼比例在15-70%之間效果最好，時間掩碼保持100%（即不進行時間掩碼）最為有效。這種策略迫使系統(tǒng)學(xué)會根據(jù)部分空間信息推斷完整場景，同時保持時間連續(xù)性。

訓(xùn)練穩(wěn)定性是大規(guī)模訓(xùn)練面臨的另一個挑戰(zhàn)。研究團隊采用了指數(shù)移動平均（EMA）機制來穩(wěn)定訓(xùn)練過程，同時使用停梯度操作防止表示坍塌。學(xué)習(xí)率調(diào)度采用了預(yù)熱-恒定-衰減的三階段策略，這比傳統(tǒng)的余弦衰減策略更適合長時間訓(xùn)練。

數(shù)據(jù)增強技術(shù)也起到了重要作用。研究團隊使用了隨機裁剪、尺度變換等技術(shù)，讓系統(tǒng)能夠適應(yīng)各種視角和尺度變化。特別是在機器人控制任務(wù)中，這種數(shù)據(jù)增強幫助系統(tǒng)更好地泛化到新環(huán)境。

六、實際應(yīng)用與未來展望：從實驗室到現(xiàn)實世界

V-JEPA 2的成功不僅僅是學(xué)術(shù)研究的勝利，更重要的是它展示了AI技術(shù)向真實世界應(yīng)用邁進的巨大潛力。這項研究的影響將遠遠超出計算機視覺和機器人技術(shù)的范疇。

在機器人技術(shù)領(lǐng)域，V-JEPA 2-AC的零樣本控制能力開啟了新的可能性。傳統(tǒng)的機器人系統(tǒng)需要在特定環(huán)境中收集大量數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，這個過程既昂貴又耗時。V-JEPA 2-AC證明了通過互聯(lián)網(wǎng)視頻的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練，機器人可以獲得通用的操作能力，然后用少量特定任務(wù)數(shù)據(jù)進行快速適應(yīng)。這就像培養(yǎng)一個多才多藝的工匠，他掌握了基本技能后可以快速學(xué)會各種專門手藝。

這種能力對制造業(yè)有著深遠影響。未來的工廠可能不再需要為每個新產(chǎn)品重新編程機器人，而是使用像V-JEPA 2-AC這樣的通用系統(tǒng)，通過簡單的示例就能快速適應(yīng)新任務(wù)。這將大大降低自動化的門檻，讓更多中小企業(yè)也能享受智能制造的便利。

在家庭服務(wù)機器人領(lǐng)域，V-JEPA 2的視覺理解能力同樣具有革命性意義。一個配備V-JEPA 2系統(tǒng)的家庭機器人能夠理解復(fù)雜的家庭環(huán)境，預(yù)測人類的需求，并執(zhí)行相應(yīng)的服務(wù)任務(wù)。比如，它可能通過觀察主人的行為模式預(yù)測何時需要清潔，或者根據(jù)廚房的狀態(tài)判斷是否需要協(xié)助烹飪。

教育領(lǐng)域也將從這項技術(shù)中受益。V-JEPA 2的視頻理解和問答能力可以用來開發(fā)智能教學(xué)助手，幫助學(xué)生理解復(fù)雜的科學(xué)概念或歷史事件。系統(tǒng)可以分析教學(xué)視頻，回答學(xué)生的問題，甚至根據(jù)學(xué)生的理解程度調(diào)整教學(xué)策略。

醫(yī)療保健是另一個充滿潛力的應(yīng)用領(lǐng)域。V-JEPA 2的行為預(yù)測能力可以用于分析患者的日?；顒幽Ｊ?，及早發(fā)現(xiàn)健康問題的征象。在手術(shù)培訓(xùn)中，系統(tǒng)可以分析手術(shù)視頻，為醫(yī)學(xué)生提供詳細的操作指導(dǎo)和評估。

內(nèi)容創(chuàng)作行業(yè)也將迎來變革。V-JEPA 2的視頻理解能力可以自動生成視頻摘要、標簽和描述，大大提升內(nèi)容管理的效率。在直播和短視頻平臺上，系統(tǒng)可以實時理解內(nèi)容并進行智能推薦。

然而，研究團隊也坦誠地指出了當前系統(tǒng)的局限性。V-JEPA 2-AC對相機位置較為敏感，這在實際部署中可能帶來挑戰(zhàn)。長期規(guī)劃能力仍有待提升，目前系統(tǒng)主要適用于相對短期的任務(wù)規(guī)劃。此外，系統(tǒng)目前主要依賴圖像目標進行規(guī)劃，而在現(xiàn)實應(yīng)用中，更自然的方式可能是通過語言指令來指定任務(wù)目標。

展望未來，研究團隊計劃在幾個方向上繼續(xù)推進。首先是開發(fā)層次化的世界模型，能夠在不同時間和空間尺度上進行預(yù)測和規(guī)劃。其次是增強語言理解能力，讓系統(tǒng)能夠根據(jù)自然語言指令執(zhí)行任務(wù)。再次是擴大模型規(guī)模，目前的10億參數(shù)模型已經(jīng)顯示出良好的擴展性，更大規(guī)模的模型可能帶來質(zhì)的飛躍。

V-JEPA 2的成功也為AI安全研究提供了新的思路。通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)而非強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的系統(tǒng)可能更加可控和可解釋。系統(tǒng)的預(yù)測能力可以用來評估行動的后果，從而避免危險行為。

這項研究最深遠的意義在于它向我們展示了一條通向通用人工智能的可能路徑。通過大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)，AI系統(tǒng)可以獲得對物理世界的深入理解，這是實現(xiàn)真正智能的重要基礎(chǔ)。正如研究團隊所言，這項工作展示了如何通過觀察來學(xué)習(xí)理解、預(yù)測和規(guī)劃，這正是智能的核心特征。

當然，從當前的原型系統(tǒng)到真正的產(chǎn)品化應(yīng)用還有很長的路要走。系統(tǒng)的魯棒性、安全性和可靠性都需要進一步提升。但V-JEPA 2已經(jīng)為我們描繪了一個令人興奮的未來圖景：AI不再是處理特定任務(wù)的工具，而是能夠理解和適應(yīng)復(fù)雜現(xiàn)實世界的智能伙伴。

正如META首席AI科學(xué)家Yann LeCun所說，V-JEPA 2代表了向"觀察學(xué)習(xí)"這一核心AI目標的重要進步。這項研究證明了通過大規(guī)模自監(jiān)督學(xué)習(xí)，我們可以訓(xùn)練出既能理解世界又能在其中有效行動的AI系統(tǒng)。雖然距離真正的通用人工智能還有距離，但V-JEPA 2無疑是這條道路上的一個重要里程碑。

對于普通人來說，V-JEPA 2的意義在于它讓我們看到了AI技術(shù)從實驗室走向現(xiàn)實生活的可能性。在不遠的將來，我們可能會看到更多基于這種技術(shù)的實際應(yīng)用，從智能家居助手到工業(yè)機器人，從教育工具到醫(yī)療設(shè)備。這些應(yīng)用將逐步改變我們的生活方式，讓科技真正服務(wù)于人類的需求。

研究團隊表示，他們將繼續(xù)開源相關(guān)代碼和模型，希望全球的研究者和開發(fā)者能夠基于這項工作開發(fā)出更多有益的應(yīng)用。這種開放合作的精神體現(xiàn)了科學(xué)研究的本質(zhì)：通過共同努力推動人類知識的邊界，最終造福全人類。

Q&A

Q1：V-JEPA 2和傳統(tǒng)AI視覺系統(tǒng)有什么本質(zhì)區(qū)別？ A：傳統(tǒng)AI需要大量人工標注的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，就像填鴨式教育。而V-JEPA 2采用自監(jiān)督學(xué)習(xí)，通過觀看大量無標注視頻自學(xué)成才，更像人類通過觀察世界來理解規(guī)律。它不僅能識別物體，還能理解物理規(guī)律、預(yù)測未來并制定行動計劃。

Q2：V-JEPA 2真的能控制機器人嗎？安全性如何？ A：是的，V-JEPA 2-AC僅用62小時機器人視頻訓(xùn)練后就能零樣本控制機械臂完成抓取、搬運等任務(wù)，成功率達65-80%。由于采用自監(jiān)督學(xué)習(xí)而非強化學(xué)習(xí)，系統(tǒng)相對更可控。但目前仍在研究階段，距離商業(yè)應(yīng)用還需要在安全性和可靠性方面進一步完善。

Q3：普通人什么時候能用上基于V-JEPA 2的產(chǎn)品？ A：雖然V-JEPA 2展現(xiàn)了巨大潛力，但從研究原型到實際產(chǎn)品還需要時間。預(yù)計在3-5年內(nèi)可能會看到基于類似技術(shù)的家庭服務(wù)機器人、智能監(jiān)控系統(tǒng)或教育工具等初步應(yīng)用。META已經(jīng)開源了相關(guān)代碼，這將加速技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化進程。