MetaAI 研究团队在人工智能领域再次取得突破，于 2025 年 6 月 11 日正式发布全新视频理解模型——V-JEPA2（VideoJointEmbeddingPredictiveArchitecture2）。这一模型由 Meta 首席 AI 科学家 YannLeCun 领衔开发，凭借其创新的自我监督学习技术和零样本机器人控制能力，为视频理解和物理世界建模开辟了新可能。AIbase 为您深度解析这一前沿技术及其潜在影响。
V-JEPA2: 视频理解的 「世界模型」
V-JEPA2 是一个专注于视频理解的非生成式 AI 模型，能够通过观察视频内容，判断正在发生的事件并预测后续发展。与传统视频分析模型不同，V-JEPA2 模拟人类认知方式，通过自我监督学习从海量未标注视频中提取抽象表征，构建对物理世界的内在理解。这种 「世界模型」 架构使其不仅能理解视频中的物体互动，还能预测物体运动轨迹和场景变化。
据 Meta 官方介绍，V-JEPA2 在训练过程中使用了超过 100 万小时的视频数据，涵盖多种场景和交互内容。这种大规模训练赋予了模型强大的泛化能力，使其在无需额外训练的情况下，适应新任务和陌生环境。
技术创新: 五大亮点驱动未来 AI
V-JEPA2 的技术突破体现在以下五个核心方面:
自我监督学习:V-JEPA2 无需依赖大量标注数据，通过自我监督学习从未标注的视频中提取知识，显著降低数据准备成本。
遮挡预测机制: 通过在视频中随机遮挡部分区域，模型被训练预测被遮住的内容，类似于 「填空题」，从而学习视频的深层语义。
抽象表征学习: 与传统像素级重建不同，V-JEPA2 专注于学习视频的抽象含义，理解物体间的关系和动态变化，而非简单记忆画面细节。
世界模型架构: 模型构建了对物理世界的内在理解，能够 「想象」 物体如何运动和互动，例如预测球的反弹轨迹或物体的碰撞结果。
高效迁移能力: 基于对物理世界的基础理解，V-JEPA2 可快速适应新任务，展现出强大的零样本学习能力，尤其在机器人控制领域表现突出。
这些创新使 V-JEPA2 在视频分类、动作识别和时空动作检测等任务中表现出色，性能超越了传统模型，同时训练效率提升了 1.5 至 6 倍。
零样本机器人控制:AI 与现实世界的桥梁
V-JEPA2 最引人注目的应用之一是零样本机器人控制。传统机器人控制模型 （如 YOLO） 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理解，能够在未经过专门训练的情况下，控制机器人完成新任务。例如，机器人可以根据视频输入，实时理解环境并执行操作，如移动物体或导航陌生场景。
Meta 表示，V-JEPA2 的 「世界模型」 能力使其在机器人领域具有巨大潜力。例如，机器人可以通过观察视频，理解重力、碰撞等物理规律，从而在现实世界中完成复杂任务，如烹饪或家务辅助。这一特性为未来智能机器人和增强现实 （AR） 设备的开发奠定了基础。
性能对比: 速度与效率的飞跃
据 Meta 官方数据，V-JEPA2 的性能在多项基准测试中表现优异，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。相较于 NVIDIA 的 Cosmos 模型，V-JEPA2 的训练速度快了 30 倍，展现出卓越的效率优势。此外，模型在低样本场景下的表现尤为突出，仅需少量标注数据即可达到高精度，展现了其强大的泛化能力。
开源共享: 推动全球 AI 研究
秉持开放科学的理念，Meta 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 公开，支持在 GoogleColab 和 Kaggle 等平台上运行。此外，Meta 还发布了三项物理推理基准测试 （MVPBench、IntPhys2 和 CausalVQA），为视频理解和机器人控制领域的研究提供了标准化评估工具。
未来展望: 迈向通用智能的里程碑
V-JEPA2 的发布是 Meta 在追求**
AIbase 认为，V-JEPA2 的推出不仅是视频理解领域的技术突破，更标志着 AI 从单一任务处理向通用智能的迈进。其零样本机器人控制能力为机器人、元宇宙和智能交互设备的发展提供了无限可能。
AIbase 结语
Meta 的 V-JEPA2 以其创新的自我监督学习和世界模型架构，为视频理解和机器人控制领域带来了颠覆性变革。从直播带货到智能家居，这款模型的广泛应用前景令人期待。
