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想象一下，当你的宠物狗看到你举起网球准备投掷时，它会本能地预判球的落点并提前跑向那里，而不是傻傻地盯着你手中的球。
这种对物理世界的直觉理解，正是 AI 领域长期以来始终难以攻克的难题。
如今，Meta 推出了新的开源世界模型 V-JEPA 2 和三个新基准测试，希望借助它们的力量来改变这一点。模型和测试已开源在 GitHub 和 HuggingFace 上。
（来源：Meta）所谓世界模型，就是专门来帮助 AI 智能体理解周围世界，预测周遭状况如何发展，并最终通过规划自身行动来完成目标的模型。
这种能力在人类身上体现为直觉与预判：预测世界将如何回应我们的行为（或他人的行为），尤其是在规划行动以及判断如何应对新情况时。
世界模型已然成为 AI 领域聚焦的目标。李飞飞的 World Labs 、谷歌的 DeepMind 都在开发类似的世界模型。
英伟达也开发了世界模型 Comos，而 Meta 表示，V-JEPA 2 的运行速度是英伟达 Cosmos 模型的 30 倍。
Meta 首席 AI 科学家杨立昆（Yann LeCun）表示：“我们相信世界模型将开启机器人技术的新时代，使现实世界的 AI 代理能够帮助处理家务和物理任务，而无需天文数字般庞大的机器人训练数据。”
V-JEPA 2 是去年发布的 V-JEPA 模型的升级版。它主要基于视频进行训练，拥有 12 亿参数，采用自监督学习方法。它的英文全名是联合嵌入预测架构（joint-embedding predictive architecture，缩写即为 JEPA）。
V-JEPA 2 包含两个主要组件：
一个是编码器（encoder），它接收原始视频并输出嵌入（embeddings），以捕获有关观察世界状态的有用语义信息。
另一个是预测器（predictor），它接收视频嵌入和关于预测内容的额外上下文，并输出预测的嵌入。
V-JEPA 2 的训练过程则分为两个阶段：
在第一个预训练阶段，研究团队使用了超过 100 万小时的视频和 100 万张图像。这些丰富的视觉数据帮助模型学习了世界运行的大量知识，包括人们如何与物体互动、物体如何在世界中运动，以及物体如何与其他物体互动。
Meta 发现，仅在预训练阶段后，模型就已经展现出了与理解和预测相关的关键能力。
在训练的第二阶段，Meta 专注于利用机器人数据来提升模型的规划能力。他们向预测器提供动作信息，从而将这些数据整合到 JEPA 训练流程中。在使用额外数据训练后，预测器学会了在预测时考虑具体动作，然后可用于控制。
令人惊讶的是，这个阶段并不需要大量的机器人数据。Meta 的技术报告显示，仅使用 62 小时的机器人数据进行训练，就足以产生一个可用于规划和控制的模型。
在性能表现方面，V-JEPA 2 展现出了令人瞩目的能力。在运动理解方面，该模型在 Something-Something v2 数据集上实现了 77.3% 的 top-1 准确率。
（来源：Meta）在人类动作预期任务中，它在 Epic-Kitchens-100 数据集上达到了 39.7% 的 recall-at-5 分数，超越了现有所有任务特定模型。
（来源：Meta）当 V-JEPA 2 与大语言模型对齐后，在多个视频问答任务上展现了 80 亿参数规模下的最先进性能。例如，在 PerceptionTest 上达到 84.0 分，在 TempCompass 上达到 76.9 分。
（来源：Meta）为了更好地评估模型从视频理解和推理物理世界的能力，Meta 还发布了三个新的基准测试：IntPhys 2、MVPBench 和 CausalVQA。
IntPhys 2 用于衡量模型区分场景是否符合物理学的能力，它是在 IntPhys 基准的基础上扩展的。
（来源：Meta）MVPBench 是通过选择题来衡量视频语言模型对物理（世界）的理解能力，防止模型依赖肤浅的线索“走错误的捷径”。
（来源：Meta）CausalVQA 则是衡量模型回答与物理因果关系有关问题的能力，包括反事实问题（如果……会发生什么）、预期问题（接下来可能会发生什么）以及规划问题（为了实现目标，下一步应该采取什么行动）。
（来源：Meta）三个测试对人类来说小菜一碟，在 84%-93% 之间，但 V-JEPA 2 等模型与人类表现之间仍存在显著差距。
整体来看，V-JEPA 2 在 IntPhys 2 和 MVPBench 表现最好，Gemini 2.5 Flash 则在 CausalVQA 推理预测任务中表现最好。
值得注意的是，在三个测试中，阿里通义千问视觉语言模型 Qwen2.5-VL 的表现也比较亮眼。
（来源：Meta）Meta 还展示了在全新环境中使用 V-JEPA 2 进行零样本机器人规划。他们在不同实验室的 Franka 机械臂上零样本部署 V-JEPA 2-AC（动作条件版本），实现了使用图像目标进行规划的物体拾取和放置。
这是在没有从环境中的机器人收集任何数据，也没有任何任务特定训练或奖励的情况下实现的，展示了从网络数据和少量机器人交互数据中，自监督学习如何产生一个能够在物理世界中规划的世界模型。
最后，需要看到的是，V-JEPA 2 模型也存在局限性，比如预测动作时没有使用摄像头参数，依赖手动找到效果最好的摄像头角度；误差累积和搜索空间爆炸导致无法完成长时规划任务。
接下来，Meta 团队计划探索多模态 JEPA 模型，通过多种感官进行预测，包括视觉、听觉和触觉等等。
参考资料：
https://ai.meta.com/blog/v-jepa-2-world-model-benchmarks/
https://github.com/facebookresearch/vjepa2
https://huggingface.co/collections/facebook/v-jepa-2-6841bad8413014e185b497a6
https://ai.meta.com/research/publications/v-jepa-2-self-supervised-video-models-enable-understanding-prediction-and-planning/
排版：刘雅坤