楊立昆路線的新勝利：VL-JEPA來了，拋棄預測下一個詞，不靠生成，照樣SOTA

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人工智能研究中，Yann LeCun（楊立昆）有一個獨特且經常引起爭議的觀點。

他認為僅靠以語言為中心、基于預測下一個詞的規模化模型，無法通向真正具備常識、因果理解和規劃能力的通用智能；它們缺乏對物理世界的內在表征與世界模型，無法自主學習和可靠推理，因此最多是強大的工具，而不是通往 AGI 的終極路徑。

在他的《通往自主機器智能的道路》的重要立場論文中，他提出了實現人工智能的替代框架。

他還提出了一種預測世界模型的新架構: 聯合嵌入預測架構 (Joint Embedding Predictive Architecture，JEPA)。

Yann LeCun已經離開了Meta，他的學術成果仍然在Meta發揮余熱。

剛剛，Meta FAIR、香港科技大學、索邦大學、紐約大學聯合發布了一個基于JEPA的視覺-語言模型VL-JEPA。

VL-JEPA架構徹底拋棄了傳統視覺語言模型逐個Token生成的低效模式，轉而在抽象的嵌入空間中直接預測語義，以一半的參數量實現了SOTA的性能，并為實時視頻理解帶來了近3倍的效率提升。

回歸語義本質

現在的AI界都是被基于Transformer的自回歸模型統治。

給AI看一張圖，它就像個絮絮叨叨的解說員，必須一個詞接一個詞地往外蹦句子。這種方式看似直觀，實則在訓練和推理上都極其昂貴。

Yann LeCun早已對這種低效模式感到不滿。

這篇論文的研究者也認為，智能的核心在于理解和預測，而不在于是否能把每一句話都修飾得文采飛揚。

基于這種理念，他們推出了VL-JEPA的視覺語言模型。

傳統模型在訓練時不得不關注每一個單詞的選擇、句式的排列甚至語氣的模仿。

這對理解圖像內容來說，其實是巨大的浪費。

就像你問一個人“燈關了嗎？”，他回答“燈滅了”或者“房間變暗了”在意思上是完全一樣的，但在傳統的訓練中，模型卻要為了這兩個在字面上完全正交（不重疊）的句子耗費大量算力去擬合。

VL-JEPA換了一種活法。

它不再執著于預測下一個單詞是什么，而是直接預測目標文本在數學空間中的“坐標”——也就是連續的語義嵌入（Embeddings）。

在這個高維空間里，“燈滅了”和“房間變暗了”的坐標靠得非常近。模型只需要學會指那個方向，而不需要糾結具體用哪個詞來描述。

這種非生成式（Non-generative）的設計，讓模型得以剝離掉那些與任務無關的語言表象，專注于最核心的語義信息。

這不僅簡化了學習目標，更讓模型在參數量減少50%的情況下，依然能打出比肩甚至超越龐大生成式模型的戰績。

架構的精密運轉邏輯

VL-JEPA的設計哲學體現在其精簡而高效的四個核心組件中。這套架構不需要在那兒猜詞，而是通過計算向量的距離來理解世界。

X-Encoder（視覺編碼器）負責看。

它接收視頻或圖像輸入，將其壓縮成一串緊湊的視覺嵌入向量。這里研究團隊選用的是凍結參數的V-JEPA 2 ViT-L模型。這個模型本身就在自監督視覺任務上表現優異，能把復雜的視頻畫面濃縮成高密度的信息流。

Y-Encoder（文本編碼器）負責聽和理解目標。

它將目標文本（比如問題的答案或圖片的描述）映射到一個連續的潛在空間中。這個空間就是模型學習的靶場。在這個空間里，語義相近的句子會聚在一起，無關的信息被過濾。這一步至關重要，它決定了模型思考的質量。

Predictor（預測器）是整個架構的大腦。

它接收來自X-Encoder的視覺信息，同時接收一個文本查詢（Query，比如“這人在干嘛？”），然后它的任務就是預測出Y-Encoder會生成什么樣的嵌入向量。注意，它預測的是一個數學向量，而不是具體的文字。這部分采用的是Llama-3的Transformer層進行初始化，讓它天生就具備一定的語言理解底子。

Y-Decoder（文本解碼器）是一個輕量級的翻譯官。

它在訓練階段完全不參與，只有在人類真的需要看文字結果時，它才會被喚醒，把模型預測出來的數學向量翻譯成人類能讀懂的句子。

這套系統的訓練目標非常純粹：最小化預測出的嵌入向量和真實文本嵌入向量之間的距離。

為了防止模型偷懶（比如把所有輸入都映射成同一個點），團隊使用了InfoNCE損失函數。

這種對比學習的方法，一邊拉近正確答案的距離，一邊把無關的干擾項推遠，迫使模型在那個抽象的數學空間里構建出清晰的語義地圖。

這種設計讓VL-JEPA在處理那些沒有標準答案的任務時如魚得水。

在真實世界里，同一個動作的描述千變萬化，傳統模型要在離散的詞表中尋找唯一解極其痛苦，而VL-JEPA只需要在連續空間里找到那個語義聚類中心即可。

選擇性解碼藝術

視頻理解一直是AI領域的硬骨頭，尤其是實時視頻流。

以前的模型每一幀都要處理，每一秒都要嘗試生成描述，計算量大到無法在可穿戴設備或機器人上實時運行。

VL-JEPA在這里展現了它作為非自回歸模型的巨大優勢。

由于VL-JEPA輸出的是連續的語義嵌入流，它可以像心電圖一樣實時監測這個信號的變化。

如果畫面中的語義沒有發生劇烈波動，模型就保持沉默，不做任何繁重的文字解碼工作。

只有當監測到的語義方差超過某個閾值——意味著畫面中發生了新的事件時，它才喚醒解碼器，輸出一段文字描述。

這種選擇性解碼（Selective Decoding）機制，讓計算資源得到了極致的優化。

實驗數據顯示，在保證同等語義捕捉質量（CIDEr分數）的前提下，VL-JEPA的解碼操作次數減少了約2.85倍。

對于智能眼鏡、家庭機器人這種對延遲和功耗極其敏感的設備來說，這幾乎是質的飛躍。

模型可以始終在線觀察世界，但只在必要時開口匯報，既省電又敏捷。

相比之下，傳統的VLM（視覺語言模型）受限于自回歸的生成方式，必須把上一個詞算出來才能算下一個詞，這不僅延遲高，而且無法在生成過程中動態更新語義。

VL-JEPA的嵌入流則是并行的、連續的，能跟隨視頻流即時刷新對世界的認知。

在嚴苛對比下的性能統治力

為了證明這套架構不僅僅是理論上好聽，Meta團隊進行了一場極其嚴苛的對比實驗。他們構建了一個對照組：一個標準的Token生成式VLM。

這個對照組使用了完全相同的視覺編碼器、相同的空間分辨率、相同的幀率、完全一樣的訓練數據（包括DataComp、YFCC-100M等海量圖文對以及HowTo100M視頻數據）、一樣的Batch Size，甚至訓練迭代次數都一模一樣。

唯一的區別就在于，一個是在數據空間里預測Token，一個是在潛在空間里預測Embedding。

結果令人信服。在同等算力預算下，VL-JEPA在零樣本（Zero-shot）分類和描述任務上，性能曲線爬升得比傳統VLM快得多。

在訓練了500萬個樣本后，VL-JEPA的Top-5分類準確率達到了35.3%，而對照組只有27.2%。

這種差距隨著訓練的進行一直保持著。

更關鍵的是，VL-JEPA的訓練參數只有1.6B（16億），比許多動輒百億參數的大模型輕量得多，卻干出了更好的活。

在廣泛的視頻分類和檢索基準測試中，VL-JEPA的表現全面超越了CLIP、SigLIP2和Perception Encoder這些赫赫有名的前輩。

特別是在SSv2、EgoExo4D這種強調動作和過程的視頻數據集上，VL-JEPA的優勢尤為明顯。

這說明它不僅僅是看懂了畫面里的物體（外觀），更看懂了物體在如何運動和交互（動態）。

VL-JEPA不僅僅是一個只會看視頻的分類器，經過第二階段的監督微調（SFT）后，它搖身一變成了一個全能選手。

在視覺問答（VQA）任務上，盡管參數量只有1.6B，VL-JEPA依然與InstructBLIP、Qwen-VL這些大塊頭打得有來有回。

在GQA（組合視覺推理）、TallyQA（復雜計數）以及POPE（物體幻覺檢測）等數據集上，它的表現都接近了SOTA水平。

更令人興奮的是它在世界預測（World Prediction）任務上的表現。

這個任務要求模型看一張起始圖和一張終點圖，然后判斷中間發生了什么動作。這實際上是在測試模型是否理解物理世界的因果關系。

在這個領域，VL-JEPA不僅擊敗了同量級的VLM，甚至在準確率上超過了GPT-4o、Claude-3.5和Gemini-2這些頂級的大語言模型。

雖然這些大模型擁有千億級的參數，但在純粹的視覺因果推理上，專注于嵌入空間預測的VL-JEPA展現出了更敏銳的物理直覺。

這種能力意味著VL-JEPA非常適合作為具身智能（Embodied AI）的大腦。

機器人需要理解它所處環境的物理規律，預測自己動作的后果，而不需要每一步都停下來寫一篇小作文來分析現狀。

Meta團隊還非常誠實地展示了各種失敗的嘗試，告訴大家什么行得通，什么行不通。

關于預訓練，他們發現如果跳過第一階段的海量圖文預訓練，直接上SFT，分類準確率會暴跌21.7%。

這說明地基必須打牢，沒有大規模數據的浸泡，模型學不到通用的視覺語言對齊。

關于學習率，Y-Encoder的學習率必須非常小心地調整。

實驗表明，給文本編碼器設置0.05到0.1倍的學習率乘數是最佳甜點。太快了模型會發散，太慢了學不動。

關于損失函數，InfoNCE展現了統治力。

相比于簡單的余弦距離（Cosine）或L1/L2距離，InfoNCE自帶的抗坍縮（Anti-collapse）屬性對于維持嵌入空間的多樣性至關重要。雖然在VQA任務上余弦距離表現稍好，但在分類和檢索等通用任務上，InfoNCE是絕對的最優解。

有趣的是，他們還嘗試了不同的文本編碼器。

雖然默認使用的是EmbeddingGemma-300M，但實驗證明更大的編碼器確實能帶來更好的性能。

特別是那些視覺對齊過的文本編碼器（如PE模型），能讓分類和檢索分數進一步上漲。

這暗示了VL-JEPA架構還有巨大的潛力可挖，只要換上更強的組件，性能天花板還能往上頂。

VL-JEPA標志著視覺語言模型從學會說話向學會思考邁出了堅實的一步。

參考資料：

https://arxiv.org/pdf/2512.10942

https://openreview.net/pdf?id=BZ5a1r-kVsf

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