‹ 返回

JEPA技術詳解：通向世界模型的革命性架構

 

Image Credit: Yann LeCun’s Harvard presentation (March 28, 2024)

 

圖靈學院
科楠
2025-4-21

 

    在2025年NVIDIA GTC大會上，Meta首席AI科學家、圖靈獎得主楊立昆（Yann LeCun）與NVIDIA首席科學家Bill Dally展開了一場深度對談，提到了AI的四大挑戰通往AGI的真正路徑，為了解決上述挑戰，楊立昆提出了「聯合嵌入預測架構」（Joint Embedding Predictive Architecture, JEPA），這是他近年研究的焦點。接下來本篇文章就來深入探討什麼是JEPA。

 

    聯合嵌入預測架構（Joint Embedding Predictive Architecture, JEPA）是Meta首席AI科學家楊立昆（Yann LeCun）近年提出的核心研究方向，旨在克服大型語言模型（LLM）的局限，推動AI向理解物理世界和實現通用智能（AGI）邁進。JEPA不同於傳統的生成式模型，它專注於學習抽象表徵（representations），模擬人類對世界的直觀理解，並為構建「世界模型」（world model）奠定基礎。以下是對JEPA技術的詳細解析，涵蓋其原理、設計理念、優勢、挑戰及應用前景。

1. JEPA的核心理念：從生成到預測

    JEPA的設計靈感源自人類認知方式。人類並不逐像素記憶世界，而是通過觀察和互動，形成對物理世界的抽象理解，例如「推倒瓶子可能導致它翻滾」。這種理解基於高層次表徵，而非精確的細節再現。與生成式模型（如LLM或擴散模型）試圖重建數據（如文本或圖像）的做法不同，JEPA專注於預測抽象表徵，從而更高效地模擬世界動態。

具體而言，JEPA通過自我監督學習（self-supervised learning），從輸入數據（如影片、感測器數據）中提取高維表徵，並預測未來狀態的表徵，而非生成像素級細節。例如，在分析一段影片時，JEPA不會試圖預測下一幀的每個像素，而是預測場景的抽象狀態（如「有人坐下」或「物體移動」）。這種方法大幅降低計算需求，並更接近人類的認知效率。

2. JEPA的技術架構

JEPA的核心架構包含以下關鍵組件：

編碼器（Encoder）：

編碼器將輸入數據（例如圖像、影片或多模態數據）轉換為高維表徵向量。這些表徵捕捉數據的語義和結構信息，去除不必要的細節。例如，對於一張包含瓶子的圖像，編碼器可能提取「瓶子直立且位於桌面」的表徵，而忽略背景的具體紋理。

預測器（Predictor）：

預測器根據當前表徵，預測未來狀態的表徵。例如，給定「瓶子被推」的表徵，預測器可能輸出「瓶子翻倒」的表徵。預測器通常是一個神經網路，學習將當前狀態映射到未來狀態，模擬物理世界的因果關係。

聯合嵌入空間（Joint Embedding Space）：

JEPA的關鍵創新在於其聯合嵌入空間，這是一個高維空間，用於表示輸入數據和預測結果的表徵。這個空間確保表徵具有一致性和可比較性。例如，無論輸入是影片、圖像還是感測器數據，編碼器和預測器都能將其映射到同一嵌入空間，方便後續處理。

自我監督學習機制：

JEPA採用自我監督學習，無需標註數據即可訓練。訓練過程中，系統觀察輸入序列（如影片片段），將部分數據遮蓋或移除，然後要求預測器預測被遮蓋部分的表徵。這種方式類似於LLM的掩碼語言建模（masked language modeling），但JEPA應用於連續性數據（如影片或物理模擬），並專注於抽象表徵而非原始數據。

3. JEPA與傳統方法的區別

    JEPA與生成式模型（如GAN、擴散模型）及傳統自編碼器（autoencoder）有顯著不同：

 

與生成式模型的區別：

生成式模型試圖重建原始數據，例如生成圖像或文本序列。這種方法在處理高維數據（如影片）時計算成本高昂，且浪費資源於不可預測的細節（如背景噪聲）。JEPA則專注於預測抽象表徵，避免生成具體數據，效率更高且更適合模擬物理世界。

與自編碼器的區別：

傳統自編碼器通過重建損壞的輸入數據來學習表徵，但它們常試圖還原像素級細節，導致資源浪費且無法有效捕捉高層次語義。JEPA則聚焦於預測未來表徵，學習因果關係和動態變化，而非重建靜態數據。

與LLM的區別：

LLM基於離散符號（token）預測，適合語言處理，但難以處理連續性數據（如影片或感測器數據）。JEPA則適用於多模態、連續性數據，能模擬物理世界的動態過程，例如物體運動或環境變化。

4. JEPA的優勢

    JEPA的設計帶來以下顯著優勢：

計算效率高：

通過聚焦於抽象表徵而非像素級重建，JEPA大幅降低計算需求。這對於處理高維數據（如4K影片或多感測器數據）尤為重要，使其適用於資源受限的場景，如邊緣設備。

模擬物理世界：

JEPA的預測機制模擬物理世界的因果關係，能學習直觀的物理規律，例如「推動物體會導致移動」。這使其成為構建世界模型的理想架構，適用於自動駕駛、機器人控制等領域。

泛化能力強：

JEPA的聯合嵌入空間允許系統處理多模態數據，並在不同任務間遷移學習。例如，一個在影片數據上訓練的JEPA模型，可以輕鬆適應感測器數據或模擬環境。

自我監督學習的普適性：

JEPA無需標註數據，僅依靠未標註的序列數據即可訓練。這使其能利用互聯網上的海量影片、感測器數據等資源，降低訓練成本。

5. JEPA的挑戰：避免表徵崩潰

JEPA的研發面臨一個核心技術挑戰：表徵崩潰

 

（representation collapse）。崩潰指系統忽略輸入數據，生成無意义的表徵，例如將所有輸入映射到相同的向量。這種現象在早期聯合嵌入模型中常見，限制了模型的有效性。

為解決崩潰問題，楊立昆的團隊開發了多種正則化技術，包括：

對比學習（Contrastive Learning）：

通過比較正樣本（真實未來狀態）和負樣本（隨機或錯誤狀態），確保表徵具有區分性。

正則化損失函數：

引入額外的損失項，防止表徵退化為簡單的常量或低維表示。

動態嵌入空間：

設計嵌入空間隨時間動態調整，適應數據的多樣性。
楊立昆在2025年GTC訪談中透露，這些技術在過去五六年取得突破，使JEPA能穩定學習有意義的表徵，為世界模型的構建奠定了基礎。

6. JEPA的應用前景

    JEPA作為構建世界模型的基礎架構，在多個領域展現出巨大潛力：

自動駕駛：

JEPA能預測道路環境的動態變化，例如行人移動或車輛軌跡，幫助車輛規劃安全路徑。其高效的表徵學習也適用於車載設備的有限計算資源。

機器人控制：

JEPA可讓機器人通過觀察環境，學習物體交互的因果關係，例如抓取物體或避開障礙。這對於工廠自動化或家用機器人至關重要。

虛擬現實與遊戲：

JEPA能模擬虛擬世界的物理規律，生成逼真的動態場景，提升遊戲或VR體驗的沉浸感。

科學模擬：

在氣候建模、物理實驗模擬等領域，JEPA可預測複雜系統的演化，加速科學發現。

多模態AI助手：

JEPA的聯合嵌入空間支持多模態數據處理，未來可開發能同時理解文本、圖像、音頻和感測器數據的智能助手。

7. JEPA與開源生態

    楊立昆強調，JEPA的發展將受益於開源生態。Meta已開源多個AI模型（如Llama系列），並計劃將JEPA相關技術公開，促進全球研究者的合作。開源能加速JEPA的迭代，特別是在數據匱乏或計算資源有限的場景下，通過集體智慧優化模型。

然而，開源也帶來安全挑戰，例如模型被用於生成誤導性內容。楊立昆認為，公開研究能讓「好AI」保持領先，通過透明性解決潛在風險。

8. 未來展望

    JEPA代表了AI從語言處理向物理世界理解的轉型，是通向AGI的重要一步。楊立昆預測，未來十年，JEPA或類似架構將成為AI主流，推動世界模型的廣泛應用。這些模型不僅能理解當前狀態，還能預測行動後果，實現真正的推理與規劃。

然而，JEPA的成功仍需克服多項挑戰，包括提高表徵的魯棒性、處理更複雜的動態系統，以及實現實時推理。隨著計算能力和數據資源的增長，JEPA有望在自動駕駛、機器人、科學研究等領域引領下一波AI革命。

結語

    JEPA通過抽象表徵學習和自我監督預測，開啟了AI模擬物理世界的新篇章。相較於生成式模型的資源密集型方法，JEPA以高效、靈活的方式構建世界模型，為自動駕駛、機器人控制等應用奠定了基礎。雖然仍面臨表徵崩潰等挑戰，但其開源策略和多模態適應性展示了巨大潛力。JEPA不僅是技術突破，更是AI從語言到現實的哲學轉變，標誌著人類與機器協同理解世界的未來。

 

參考來源：  

1.動區動趨：《楊立昆：單靠LLM想實現AGI是胡說八道，AI未來需要JEPA世界模型（GTC大會萬字訪談）》
 
2.Yann LeCun相關論文：《A Path Towards Autonomous Machine Intelligence》  

3.Meta AI Research公開文獻與技術報告