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Meta 最新推出的 世界大模型,基于视频训练世界模型,实现机器理解、预测与计划,支持视频内物理推理、零样本机器人控制,推动 AI 向高级机器智能迈进。

站点语言:
en
收录时间:
2025-06-12
V‑JEPA 2V‑JEPA 2
问小白

一、什么是 V‑JEPA 2?

V‑JEPA 2(Video Joint Embedding Predictive Architecture 2)是 Meta AI 于 2025 年 6 月 11 日发布的先进世界大模型,专为视觉理解与物理推理设计。它主要通过大规模视频网站进行自监督训练,形成对真实世界的“世界模型”能力,可支持视频预测、物理场景理解及机器人计划控制。


二、为何选择 V‑JEPA 2?

  1. 庞大训练规模
    利用超过 100 万小时互联网视频进行自监督预训练,无需标注数据

  2. 非生成而是理解驱动
    V‑JEPA 2 不生成视频,而是在 latent embedding 空间进行掩码预测,重点推理动作轨迹与物理状态

  3. 世界模型能力
    拥有理解—预测—计划三阶段能力,具备物理推理力,可预测真实世界的变化趋势

  4. 零样本机器人控制
    V‑JEPA 2-AC 在无任务调优情况下,通过少量机器人交互视频实现定位、抓取与放置任务

  5. 开源发布
    Meta 发布模型代码与视频推理 benchmark,并附世界模型评价库,为研究社区提供资源


三、V‑JEPA 2 的核心能力

⚙️ 1. 自监督视频预训练

利用视觉掩码目标(mask denoising)在 embedding 空间进行训练,可有效获取时空信息

🧠 2. 世界理解能力

具备高效运动辨识能力,在 Something‑Something v2、Epic‑Kitchens‑100 等数据集上表现优异

🔍 3. 视频问答对齐

与大型语言模型联合,达成视频问答(VideoQA)任务的 SOTA 表现,包括 PerceptionTest、TempCompass 等评测

🤖 4. 机器人任务规划

使用 V‑JEPA 2‑AC 版,可在新环境中执行抓取放置等任务,并通过 latent 预测结合 Model Predictive Control 进行动作计划


四、技术原理深度剖析

  • Joint-Embedding Mask Denoising
    利用视频分帧掩码后预测 embedding,通过 EMA 提稳模型训练

  • 多阶段预训练结构
    第一阶段海量无监督视频预训练,第二阶段使用少量机器人交互数据进行 V‑JEPA 2‑AC 后训练

  • Transformer ViT 架构
    使用图像-视频 ViT 模型,结合 RoPE 相对位置编码提升时空关系建模

  • latent 空间动作预测
    V‑JEPA 2‑AC 採自动回归 transformer,结合动作与视觉 embedding 预测后续视觉状态

  • 无监督+小样本结合策略
    混合视频大数据与少量交互数据训练,使模型兼具泛化与物理可控能力。


五、应用场景实例

应用场景核心价值
视觉理解研究提供 SOTA 视频辨识能力,用于动作识别、领域理解
视频 QA 系统用于视频问答、分析工具提升理解深度
机器人物理交互基于视觉规划,实现抓取与放置等任务
自动驾驶/无人机利用世界模型预测轨迹,提升路径规划能力
AR/VR 智能交互用于真实世界环境建模与物理反馈

六、使用案例与实践指南

  1. 研究论文检索:查阅 V‑JEPA 2 的 Arxiv 原理文档与代码库

    1. 建立评测标准:使用 Meta 提供的动作理解与 VideoQA benchmark;
    1. 模型实验:搭建 transformer 下载 GitHub 代码并运行预训练模型;
    1. 机器人部署:结合 V‑JEPA 2‑AC + MPC 执行抓取任务;
    1. 扩展计划:探索长时段监控、语言条件规划等未来功能。

七、常见问题(FAQ)

Q1:V‑JEPA 2 是什么?
A:Meta 推出的世界模型,基于视频自监督学习,主用于理解、预测与计划物理世界行为

Q2:“世界大模型”指什么?
A:指能建模现实世界物理交互,具备对世界状态预测及因果推断能力的大型 AI 模型

Q3:如何获得代码或库?
A:Meta 已开源模型与 benchmark,代码托管于 GitHub,视频附带说明链接

Q4:能做机器人任务吗?
A:可直接在 Franka 机器人上零样本完成 Pick-and-Place 等任务,效果令人惊讶

Q5:与 V‑JEPA 1 比较有什么进步?
A:V‑JEPA 2 精度更高、规模更大,并增加了物理规划能力,首次用于真实机器人

Q6:训练数据规模是多少?
A:超过 1M 小时视频,以及 62 小时机器人交互轨迹训练

Q7:对研究者有何帮助?
A:提供高性能世界模型,可用于视频 QA、物理推理、规划交互等前沿任务。


八、结语

V‑JEPA 2 代表了当前世界模型技术的最新突破,通过视频自监督训练,具备理解—预测—物理规划能力,首次实现零样本机器人控制任务。它不仅推动 AI 从语言场景升级至物理世界理解,也为机器人、自动驾驶、AR/VR、智能监控等领域打开新思路。如果你是研究者、工程师或机器人开发者,想引入前沿世界模型或展开相关落地,我可为你提供接入方案、benchmark 指导和技术咨询,助力你在物理智能时代抢占先机!

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