Meta AI研究團隊在人工智能領域再次取得突破，于2025年6月11日正式發布全新視頻理解模型——V-JEPA2(Video Joint Embedding Predictive Architecture2)。這一模型由Meta首席AI科學家Yann LeCun領銜開發，憑借其創新的自我監督學習技術和零樣本機器人控制能力，為視頻理解和物理世界建模開辟了新可能。AIbase為您深度解析這一前沿技術及其潛在影響。

　　V-JEPA2:視頻理解的“世界模型”

　　V-JEPA2是一個專注于視頻理解的非生成式AI模型，能夠通過觀察視頻內容，判斷正在發生的事件并預測后續發展。與傳統視頻分析模型不同，V-JEPA2模擬人類認知方式，通過自我監督學習從海量未標注視頻中提取抽象表征，構建對物理世界的內在理解。這種“世界模型”架構使其不僅能理解視頻中的物體互動，還能預測物體運動軌跡和場景變化。

　　據Meta官方介紹，V-JEPA2在訓練過程中使用了超過100萬小時的視頻數據，涵蓋多種場景和交互內容。這種大規模訓練賦予了模型強大的泛化能力，使其在無需額外訓練的情況下，適應新任務和陌生環境。

　　技術創新:五大亮點驅動未來AI

　　V-JEPA2的技術突破體現在以下五個核心方面:

　　自我監督學習:V-JEPA2無需依賴大量標注數據，通過自我監督學習從未標注的視頻中提取知識，顯著降低數據準備成本。

　　遮擋預測機制:通過在視頻中隨機遮擋部分區域，模型被訓練預測被遮住的內容，類似于“填空題”，從而學習視頻的深層語義。

　　抽象表征學習:與傳統像素級重建不同，V-JEPA2專注于學習視頻的抽象含義，理解物體間的關系和動態變化，而非簡單記憶畫面細節。

　　世界模型架構:模型構建了對物理世界的內在理解，能夠“想象”物體如何運動和互動，例如預測球的反彈軌跡或物體的碰撞結果。

　　高效遷移能力:基于對物理世界的基礎理解，V-JEPA2可快速適應新任務，展現出強大的零樣本學習能力，尤其在機器人控制領域表現突出。

　　這些創新使V-JEPA2在視頻分類、動作識別和時空動作檢測等任務中表現出色，性能超越了傳統模型，同時訓練效率提升了1.5至6倍。

　　零樣本機器人控制:AI與現實世界的橋梁

　　V-JEPA2最引人注目的應用之一是零樣本機器人控制。傳統機器人控制模型(如YOLO)需要針對特定任務進行大量訓練，而V-JEPA2憑借其強大的遷移能力和對物理世界的理解，能夠在未經過專門訓練的情況下，控制機器人完成新任務。例如，機器人可以根據視頻輸入，實時理解環境并執行操作，如移動物體或導航陌生場景。

　　Meta表示，V-JEPA2的“世界模型”能力使其在機器人領域具有巨大潛力。例如，機器人可以通過觀察視頻，理解重力、碰撞等物理規律，從而在現實世界中完成復雜任務，如烹飪或家務輔助。這一特性為未來智能機器人和增強現實(AR)設備的開發奠定了基礎。

　　性能對比:速度與效率的飛躍

　　據Meta官方數據，V-JEPA2的性能在多項基準測試中表現優異，特別是在動作理解和視頻任務上，超越了基于ViT-L/16和Hiera-L編碼器的傳統模型。相較于NVIDIA的Cosmos模型，V-JEPA2的訓練速度快了30倍，展現出卓越的效率優勢。此外，模型在低樣本場景下的表現尤為突出，僅需少量標注數據即可達到高精度，展現了其強大的泛化能力。

　　開源共享:推動全球AI研究

　　秉持開放科學的理念，Meta將V-JEPA2以CC-BY-NC許可證發布，供全球研究人員和開發者免費使用。模型代碼已在GitHub公開，支持在Google Colab和Kaggle等平臺上運行。此外，Meta還發布了三項物理推理基準測試(MVPBench、IntPhys2和 CausalVQA)，為視頻理解和機器人控制領域的研究提供了標準化評估工具。

　　未來展望:邁向通用智能的里程碑

　　V-JEPA2的發布是Meta在追求**高級機器智能(AMI)**道路上的重要一步。Yann LeCun在視頻中表示:“世界模型將開啟機器人技術的新時代，讓AI代理無需海量訓練數據即可完成現實世界的任務。”未來，Meta計劃進一步擴展V-JEPA2的功能，加入音頻分析和長視頻理解能力，為AR眼鏡、虛擬助手等應用場景提供更強大的支持。

　　AIbase認為，V-JEPA2的推出不僅是視頻理解領域的技術突破，更標志著AI從單一任務處理向通用智能的邁進。其零樣本機器人控制能力為機器人、元宇宙和智能交互設備的發展提供了無限可能。

　　AIbase結語

　　Meta的V-JEPA2以其創新的自我監督學習和世界模型架構，為視頻理解和機器人控制領域帶來了顛覆性變革。從直播帶貨到智能家居，這款模型的廣泛應用前景令人期待。