在人工智能领域的探索之旅中，meta AI研究团队近期宣布了一项重大进展，正式揭晓了V-JEPA2——一个专为视频理解设计的联合嵌入预测架构2.0版本。该项目由meta的首席AI科学家Yann LeCun亲自挂帅，凭借自我监督学习技术和零样本机器人控制能力，为视频解析与物理环境模拟开辟了前所未有的路径。
V-JEPA2，作为一个非生成式的视频理解模型，它超越了传统框架，能够观察并分析视频内容，不仅识别当前事件，更能预测未来走向。其工作原理类似于人类的认知模式，通过自我监督学习，从庞大的未标注视频资料库中提炼出深层次的抽象特征，从而构建了对物理世界的内在认知模型。这一“世界模型”的架构，让V-JEPA2能够洞悉视频中物体的互动逻辑，预测它们的运动轨迹及场景演变。
meta透露，V-JEPA2的训练素材覆盖了超过百万小时的视频，涵盖了丰富的场景和交互情境。如此大规模的数据输入，赋予了模型强大的泛化性能，使其能够轻松应对新任务与未知环境，无需额外训练。
V-JEPA2的技术革新主要体现在五大核心层面：首先，其自我监督学习机制大幅降低了对标注数据的依赖，有效节省了数据准备的成本；其次，通过遮挡预测机制，模型学会了“填空”，即预测被遮挡部分的内容，深化了对视频语义的理解；再者，V-JEPA2专注于抽象表征的学习，而非简单的像素级重建，能够把握物体间的关系和动态，理解视频的深层次含义；其世界模型架构使模型能够“预演”物体的运动和交互，如预测球的弹跳路径或物体的碰撞效应；最后，V-JEPA2的高效迁移能力，特别是在零样本学习方面的卓越表现，使其在机器人控制领域尤为亮眼。
在实际应用中，V-JEPA2的零样本机器人控制能力尤为引人注目。传统机器人控制模型往往需要针对特定任务进行大量训练，而V-JEPA2凭借其强大的迁移能力和对物理世界的深刻理解，能够在未经专门训练的情况下，指导机器人完成新任务。这意味着，机器人只需观察视频，就能实时理解环境并执行操作，如搬运物体或在陌生环境中导航。
meta强调，V-JEPA2的“世界模型”能力为机器人在现实世界的应用开辟了广阔前景。例如，机器人通过观察视频，能够学习重力、碰撞等物理法则，进而执行复杂的任务，如烹饪或家务协助。这一特性为智能机器人和增强现实（AR）设备的未来发展奠定了坚实基础。
在性能表现上，V-JEPA2同样不负众望。根据meta提供的数据，该模型在多项基准测试中均表现出色，特别是在动作理解和视频任务上，超越了基于ViT-L/16和Hiera-L编码器的传统模型。与NVIDIA的Cosmos模型相比，V-JEPA2的训练速度快了30倍，展现了极高的效率。在低样本场景下，V-JEPA2同样表现优异，仅需少量标注数据即可达到高精度，证明了其强大的泛化能力。
meta秉持开放科学的理念，将V-JEPA2以CC-BY-NC许可证发布，供全球研究人员和开发者免费使用。模型代码已在GitHub上公开，并支持在Google Colab和Kaggle等平台上运行。meta还推出了三项物理推理基准测试，为视频理解和机器人控制领域的研究提供了标准化的评估工具。
