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VL-JEPA
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AI 的下一个前沿：Mamba、JEPA 和 Diffusion 模型有望取代 Transformer
自 2017 年以来占据主导地位的 Transformer 架构正经历着 AI 领域的周期性转变，可能被状态空间模型（Mamba）和联合嵌入预测架构（JEPA）等新架构取代。这种转变是由 Transformer 的局限性驱动的，例如长上下文的二次方扩展问题、训练数据收益递减、高昂的能源成本以及超越模式匹配实现真正理解的基本能力不足。Gemini Diffusion、Nvidia 的 Nemotron 3 和 Qwen 3.5 等新兴模…
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AI需要世界模型来处理真实世界任务，JEPA在超越LLM方面展现出潜力
世界模型领域的领军研究者Pascale Fung在ICML 2026上发表演讲，阐述了世界模型对于在真实世界中运行的AI代理的必要性。她认为，尽管大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）可以处理文本和视觉数据，但它们缺乏物理环境所需的因果推理和预测能力。Fung强调了联合嵌入预测架构（JEPA）相对于生成式世界模型的优势，包括更少的参数量、更快的推理速度以及对噪声和环境变化的更强鲁棒性。她的团队的工作，包括V-JEPA和VL…