Meta 釋出 V-JEPA：不生成畫素也能看懂影片，訓練效率最高翻 6 倍
Meta 推出非生成式影片模型 V-JEPA。它不在畫素層面摳細節，而是在抽象特徵空間預測被遮擋的影片內容，訓練和樣本效率比傳統做法高出 1.5 到 6 倍。預訓練完成後無需微調全部引數，只加一層輕量網路就能適配動作分類等多種任務。
I-JEPA
Meta 開源 I-JEPA：按抽象特徵補全畫面，訓練算力省下數倍
Meta 開源計算機視覺模型 I-JEPA。它不再死磕畫素細節，而是像人類一樣在抽象語義層面預測影像的缺失部分。這套架構僅用 16 塊 A100 訓練不到 72 小時，計算效率高出數倍，被視作邁向通用世界模型的重要一步。