> **导语**
> 苹果 UICoder 团队发表重磅研究，证明通过少量专家级设计师的深度反馈，小参数模型也能在 UI 生成领域击败 GPT-5。该研究揭示了高质量“草图反馈”在消除审美主观性方面的巨大价值，为 AI 辅助设计指明了新方向。

## 突破 RLHF 的审美盲区

在 AI 辅助编程领域，UI（用户界面）设计一直是个难点。传统的“人类反馈强化学习”（RLHF）在处理代码逻辑时表现尚可，但在面对需要审美判断的界面设计时却显得力不从心。简单的打分机制无法告诉 AI 具体哪里布局不合理、配色不协调。

苹果的研究团队通过引入“专家外援”打破了这一僵局。他们并未依赖海量的普通用户数据，而是邀请了 21 位拥有 2 到 30 年经验的资深设计师。这些专家不仅是评分员，更是教练，他们通过撰写深度评论、绘制修改草图以及直接调整代码，为 AI 提供了 1460 条带有清晰逻辑的“教学样本”。

![Google_AI_Studio_2026-02-07T11_57_22.668Z.png](https://static.downly.cn/images/959b0a6446b598a3e93b2df97ad164fd.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 少而精的数据胜利

实验结果极具颠覆性：经过微调的 Qwen3-Coder 模型，仅依靠 181 个高质量的“草图反馈”样本，就在 App 界面生成的专业度上超越了庞大的 GPT-5。这一数据有力地证明，在垂直领域，数据的“纯度”与“深度”远比数量更重要。

研究进一步指出，审美的主观性是 AI 训练的噪音来源。普通人对界面好坏的判断一致率仅为 49.2%，几乎等同于随机猜测。然而，一旦引入设计师的草图作为具体的修改意图，一致率瞬间提升至 76.1%。这意味着，未来的 AI 设计工具将不再需要猜测用户的模糊指令，而是能够精准解读视觉语言，预示着“一句话生成精美 App”的未来已触手可及。

苹果 UICoder 研究揭示，专家反馈是战胜大模型的关键

> 腾讯加速构建 AI 人才高地，清华学霸、前 Sea AI Lab 高级研究科学家庞天宇正式入职，将出任混元大模型首席研究科学家，主攻多模态强化学习技术突破。

## 顶尖履历 95 后清华学霸掌舵

腾讯在人工智能领域的人才引进步伐并未放缓。2026 年 1 月 30 日，知名青年学者庞天宇宣布将于 2 月 4 日履新腾讯。这位 1995 年出生的年轻科学家拥有令人瞩目的学术背景：高一保送清华，师从朱军教授获得计算机系博士学位，并在 ICML、NeurIPS 等国际顶会上发表论文 70 余篇，总引用次数超 1.5 万次。

在加入腾讯之前，庞天宇任职于新加坡 Sea AI Lab，专注于可信机器学习与生成式模型的研究。其深厚的学术造诣曾为其赢得微软学者奖学金、百度奖学金及英伟达学术先锋奖等多项业界殊荣。

![Google_AI_Studio_2026-01-31T03_24_34.016Z.png](https://static.downly.cn/images/191e7ae13928a758e3f6ca36084a3271.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 战略拼图 聚焦多模态强化学习

入职后，庞天宇将担任腾讯混元大模型团队首席研究科学家，并兼任多模态强化学习技术负责人。他将领衔混元多模态部 Exploration Center，核心职能是探索强化学习的前沿算法，并将研发重心聚焦于生成模型技术的底层突破。

此次引援是腾讯近期一系列“人才强基”战略的延续。此前，前 OpenAI 研究员姚顺雨已于 2025 年 12 月加盟。马化腾曾公开表示，通过吸纳全球顶尖人才，腾讯已完成了混元大模型的“深度重构”。随着混元图像 3.0 开源并跻身国际第一梯队，腾讯正通过强化学习与多模态技术的深度融合，加速向全球 AI 技术第一阵营发起冲击。

腾讯混元大模型再添猛将 前 Sea AI Lab 科学家庞天宇加盟负责多模态研究

> 苹果正式将以色列音频初创公司 Q.ai 收入囊中，这被视为其重振 Siri 竞争力的关键一步。通过引入顶尖的噪音过滤与微弱语音识别技术，苹果力图解决长期困扰用户的交互痛点。

## 以色列音频团队二次加盟

苹果近日确认完成对以色列 AI 初创公司 Q.ai 的收购，Q.ai 团队目前已整体并入苹果研发部门。值得注意的是，这是 Q.ai 首席执行官 Aviad Maizels 与苹果的第二次结缘——早在 2013 年，他创办的 PrimeSense 就曾被苹果收购，为 Face ID 技术奠定了基础。

苹果硬件技术高级副总裁 Johny Srouji 对此次收购评价颇高，认为 Q.ai 在成像与机器学习的结合应用上极具前瞻性。这表明苹果依然青睐通过精准收购技术型团队，来补齐自身生态中的短板。

![Google_AI_Studio_2026-01-30T03_19_39.174Z.png](https://static.downly.cn/images/e7f62d4f726ce33dc068b982ee8570a5.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 攻克嘈杂环境下的听觉难题

Siri 长期以来在嘈杂背景或用户发音模糊时的识别率饱受诟病。而 Q.ai 的核心技术壁垒，正是在非理想环境下提升设备的语音理解力。

该技术不仅能有效过滤环境噪音，更能精准解析音量极低的“耳语”指令。这一突破极大地拓宽了语音助手的应用场景，使用户在地铁、街道或需要低声交流的会议室中，也能顺畅地与设备交互。

## 追赶 AI 语音助手的浪潮

当前，谷歌与 OpenAI 在 AI 语音助手的对话感与自然度上已先行一步。面对日益激烈的竞争，苹果正在推行 Siri 的深度改造工程。

虽然外界预计 Q.ai 的技术整合无法赶上近期的系统大版本更新，但从长远来看，这将为 Siri 的后续迭代注入关键动力。苹果意在通过引入更深层的机器学习能力，让 Siri 摆脱“人工智障”的标签，重新定义人机语音交互的准确度与流畅度。

苹果收购初创公司Q.ai 意在重塑Siri语音交互体验

> 核心技术骨干的流失，往往折射出科技巨头内部战略的隐秘转向。Jerry Tworek的离开，不仅意味着OpenAI失去了一位功勋卓著的架构师，也让外界对其“商业化与纯科研”之间的平衡产生了新的担忧。

## 见证者与奠基人的告别

OpenAI研究副总裁Jerry Tworek正式宣布离职，结束了他在该公司近七年的职业生涯。作为业内公认的“推理模型之父”，Tworek曾深度主导了GPT-4、Codex以及备受瞩目的o1/o3推理模型的研发工作。

在社交媒体上，Tworek深情回顾了与团队并肩作战的日夜，称自己有幸参与构建了一个世界级的机器学习团队。他的技术贡献不仅体现在具体的模型参数上，更在于推动了强化学习与代码生成领域的范式转移。

![Google_AI_Studio_2026-01-07T04_01_36.574Z.png](https://static.downly.cn/images/199a84c329b1657ba70708a0c5f57347.png)
 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 理念分歧 探索无法支持的科研方向

尽管离职信保持了体面与温情，但Tworek透露的核心原因仍耐人寻味——他希望探索那些“在OpenAI当前环境下难以支持”的研究方向。分析人士指出，随着OpenAI日益转向产品化与商业变现，纯粹的前沿探索空间可能正在受到挤压。

Tworek的离去并非孤例，近期OpenAI内部的一系列人事变动，似乎都在印证着这家AI巨头正处于从“非营利实验室”向“商业科技巨头”转型的阵痛期。对于行业而言，Tworek的下一站去向，或许将孕育出新的技术变量。

推理模型之父离职 OpenAI副总裁结束七年征程

> 导语：在AI驱动药物研发的赛道上，由OpenAI支持的生物技术初创公司Chai Discovery强势崛起，周一宣布完成1.3亿美元B轮融资，投后估值达13亿美元。本轮由General Catalyst和Oak HC/FT领投，Glade Brook与Emerson Collective新晋入局，原股东OpenAI、Thrive Capital等持续加码，使其自2024年成立以来的总融资额突破2.25亿美元。

## 打造分子领域的CAD套件

Chai Discovery的核心使命极具野心，旨在打造“分子领域的计算机辅助设计套件”。公司并非简单改造现有药物结构，而是聚焦于利用基础大模型预测生物分子间的相互作用，从而从头设计具有治疗潜力的全新药物分子。

今年推出的Chai2模型在行业内引起了不小的轰动。该模型在从零构建定制化抗体方面取得了显著突破，其成功率远超传统方法。尤其是在针对此前被认为“不可成药”的靶点设计上，Chai2展现出了独特的优势，为药物研发开辟了新的可能性。

## 技术基因源自OpenAI与Meta

公司的技术路线与其创始团队的背景密不可分。联合创始人兼CEO Josh Meier在声明中强调，他们的最新模型能够设计出具备真实药物所需理化与生物特性的分子，并攻克那些长期无法触及的高难度靶点。

Meier拥有深厚的AI背景，曾在OpenAI从事研究工作，后加入Meta负责机器学习工程。这种技术基因深深融入了Chai的发展脉络，使其能够迅速将前沿算法应用于生物学难题。

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## AI原生制药时代的定义者

Chai的快速成长是当前AI制药浪潮的一个缩影。传统药物研发周期长、成本高且失败率大，而AI有望将这一过程从“试错实验”转变为“精准设计”。Chai所押注的“基础模型+分子科学”范式，正吸引全球资本与顶尖人才涌入。

随着Chai2模型投入应用，这家成立仅一年多的公司已从理论验证迈向实际药物发现。在OpenAI生态与顶级风投的双重助推下，Chai Discovery不仅估值飙升，更可能成为AI原生制药时代的定义者之一，用算法重新书写新药研发的规则。

独角兽诞生！OpenAI押注AI制药，Chai Discovery估值飙升至13亿美元

> 导语：今日AI界风起云涌，谷歌DeepMind连发两款AI机器人系统，让机器人拥有了“思考”和处理复杂家务的能力。同时，GitHub Copilot CLI的公测预示着AI将深度融入开发者工作流，而OpenAI的GPT-5基准测试则揭示了其正逼近人类专家的水平。从数据隐私到内容授权，AI技术的应用边界与商业模式正在被重新定义。

## 谷歌AI化身家务好帮手 DeepMind新模型让机器人学会洗衣服

谷歌DeepMind发布了一款创新的机器人AI模型，它通过先进的深度学习和视觉识别技术，能够高效地识别衣物的颜色、材质及款式。这一突破显著提升了机器人的通用推理和家务处理能力，尤其在衣物分类方面表现出色，旨在将人们从耗时的家庭洗衣分类工作中解放出来，加速智能机器人融入日常生活的步伐。

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## 告别编辑器切换 GitHub Copilot CLI让AI进驻终端

GitHub Copilot CLI已正式进入公测阶段，这款工具将强大的AI编程助手直接引入到开发者的命令行界面中。它能够优化整个终端操作体验，全面支持代码编写、调试、重构与版本发布等流程。作为一个全能的AI代理，它能深刻理解代码上下文和GitHub生态系统，实现与本地开发的无缝同步，从而极大地提升了开发者在终端的工作效率。

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## 机器人学会“思考” 谷歌发布双AI机器人系统

谷歌DeepMind推出了Gemini Robotics项目，通过创新的协同模型，首次赋予了机器人在行动前进行“思考”的能力。该系统将生成式AI技术应用于动作指令的输出，彻底打破了传统机器人只能执行固定任务的局限。这项革命性的进展有望为机器人技术的发展开辟全新的道路，让机器人能应对更复杂的现实世界场景。

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## 滴滴AI助手“小滴”开启公测 智能规划出行方案

滴滴出行正式启动了其AI出行助手“小滴”的Beta v0.8版本公测。用户只需升级滴滴App，通过“AI叫车”功能并输入指定口令码即可体验。该助手能够智能理解用户的口语化需求，并结合实时路况与偏好，提供最多三个定制化的用车方案。它支持语音和文字双重交互，操作流程极为便捷。

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## GPT-5能力逼近人类专家 OpenAI最新基准测试揭示潜力

根据OpenAI发布的最新GDPval基准测试结果，GPT-5和Claude Opus 4.1在多个行业领域的专业能力已能媲美人类专家。尽管测试结果令人振奋，但报告同时指出，这些模型目前尚不具备立即完全取代人类工作的能力。企业高管们普遍对AI的巨大潜力表示乐观，但承认其实际落地应用仍需要时间来逐步推进。

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## 蚂蚁数科发布新隐私保护AI算法 推理速度提升超百倍

蚂蚁数科成功开发出名为Gibbon的全新框架，通过创新的安全机制，有效解决了跨机构联合建模中长期存在的“数据隐私保护”与“计算效率”难以兼顾的行业难题。该技术方案已获得ACM CCS和IEEE TDSC等国际顶尖学术会议的收录，标志着其在隐私计算领域的先进性和高度实用性获得了权威认可。

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## DeepSeek V3.1终结版发布 修复漏洞迎接V4新架构

DeepSeek近期发布了V3.1-Terminus版本，此版本的核心目标是大幅提升模型的稳定性。通过优化语言处理机制，新版本成功解决了此前存在的“极你太美”等异常及不当回复的顽固问题。这次更新被视为V3系列产品线的收官之作，预示着公司产品战略的重大转折，技术团队的重心将全面转向即将到来的V4新架构。

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## 谷歌推出数据公用MCP服务器 助力AI代理获取可靠数据

为了让AI代理能够更高效地获取和使用公开数据，谷歌推出了一款专用的MCP服务器。该服务器旨在帮助AI代理高效访问公开数据集，从而显著减少错误回答的概率，并提供可追溯来源的答案。它通过标准化的访问方式简化了数据使用流程，为开发更可靠的数据驱动型应用提供了坚实的基础。

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## Spotify重拳出击AI音乐乱象 推出行业标准标识系统

为应对AI音乐带来的版权和真实性挑战，Spotify更新了其AI音乐政策。新政策强制要求所有AI生成内容必须使用DDEX标准进行标记，并严厉禁止未经授权的语音克隆行为。此外，平台还将推出垃圾内容过滤器，并要求合作伙伴提交标准化的AI信息，以提高内容透明度，净化平台环境。

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## Databricks与OpenAI达成1亿美元合作 推动AI集成新篇章

数据分析巨头Databricks与OpenAI达成了一项价值1亿美元的长期合作协议。根据协议，OpenAI的先进模型将被原生集成到Databricks的数据智能平台中。此次合作预计将惠及超过两万家企业客户，显著提升它们在数据处理、高级分析及AI应用开发方面的能力，为数据分析和机器学习的发展注入新的动力。

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## AI付费元年或将开启 微软PCM定义内容交易新模式

微软最新推出的“新闻内容许可计划”（News Content licensing program）可能将定义下一代AI与内容创作的商业关系。该计划允许其AI产品（如Copilot）在合法使用出版商内容的同时，向内容创作者支付持续的费用补偿。这标志着AI从单纯的数据抓取向付费授权模式转变，可能开启一个全新的“AI付费”时代。

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## XTransfer发布自研外贸金融大模型TradePilot 2.0

时隔一年，XTransfer正式推出了其自研外贸金融大模型TradePilot的2.0版本。新版本在技术架构上进行了全面升级，旨在进一步提升其在跨境贸易金融服务领域的智能化和自动化能力，为用户提供更精准、高效的金融解决方案。

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## Agent加代码 打开AI开发新范式

当前，企业级AI正在经历一场深刻的变革，从过去“外挂式”优化局部业务的单点工具，转向与业务流程更深层次的整合。这种“Agent+Code”的新范式旨在解决目前企业中普遍存在的工作流程割裂、数据协同困难以及智能应用落地难等核心瓶颈，推动AI在企业内部发挥更大的价值。

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每日AI资讯0927：谷歌机器人技术迎新突破，AI付费时代或将来临



> 继此前业界盛传的“抢人大战”后，马克·扎克伯格（小扎）终于落下了Meta在通用人工智能（AGI）领域的关键一步棋——正式宣布成立全新的Meta AI超级智能实验室。该实验室由“97年小孩哥”领衔，核心11人团队中更有7位华人面孔，预示着Meta在AI领域将迎来一次由全球顶尖人才驱动的重大突破。

## 全新AI实验室揭秘：抢人后落子的战略深意

在人工智能领域竞争日趋白热化的背景下，马克·扎克伯格（小扎）今日正式宣布Meta AI的重大升级——全新超级智能实验室（Meta AI Super Intelligence Lab）正式成立。此举被视为Meta此前在全球范围内疯狂吸纳AI顶尖人才后，在AGI赛道上的一次强力押注和战略性落子，更展现了其在人才战略上的独特布局。



实验室的成立，旨在汇聚全球顶尖的AI研究者，以更强大的资源和更灵活的机制，加速通用人工智能的研发进程。据悉，该实验室将重点攻克多模态大模型、智能体（Agent）以及前沿AI安全等关键技术，力求在未来五年内实现AGI领域的突破性进展。

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## 97年小孩哥领衔，核心力量崭露头角

最引人注目的是，这一超级智能实验室的带头人是一位“97年小孩哥”。这位年轻的领军人物此前已在AI领域展现出非凡的才华和前瞻性的视野。他的加入，无疑为实验室注入了年轻、活力和敢于挑战权威的创新精神，也标志着Meta在人才选用上的大胆和开放。
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该核心团队的组建模式，打破了传统AI研究机构的层级限制，更加注重扁平化管理和交叉协作，旨在激发团队成员的最大潜力，共同应对AGI研发中的复杂挑战。这支由11位顶尖专家组成的精锐团队名单如下：

**7位华人成员：**
*   **毕树超**（浙大校友）：作为GPT-4o语音模式和o4-mini的共同创造者，他在OpenAI曾领导多模态后训练工作，经验丰富。
*   **Huiwen Chang**（清华校友）：GPT-4o图像生成的共同创造者，此前在谷歌研究院发明了MaskGIT和Muse文本转图像架构，在图像生成领域建树颇丰。
*   **Ji Lin**（清华校友）：深入参与构建了o3/o4-mini、GPT-4o、GPT-4.1、GPT-4.5、4o-imagegen以及Operator推理栈，贡献巨大。
*   **任泓宇**（北大校友）：是GPT-4o、4o-mini、o1-mini、o3-mini、o3和o4-mini的共同创造者，曾在OpenAI领导后训练团队，经验丰富。
*   **Pei Sun**（清华校友）：曾在谷歌DeepMind负责Gemini的后训练、编码和推理工作，此前还创建了Waymo的最后两代感知模型，具备跨领域经验。
*   **于佳慧**（中科大校友）：o3、o4-mini、GPT-4.1和GPT-4o的共同创造者，此前在OpenAI领导感知团队，并在Gemini中共同领导多模态工作，能力全面。
*   **赵盛佳**（清华校友）：ChatGPT、GPT-4、所有mini模型、4.1和o3的共同创造者，此前在OpenAI领导合成数据工作，对大模型研发核心环节贡献突出。

**4位非华人成员：**
*   **Trapit Bansal**：在OpenAI开创了思维链强化学习（RL）并是o系列模型的共同创造者，为AGI突破带来新思路。
*   **Joel Pobar**：曾在Anthropic从事推理工作，此前在Meta工作11年，涉及HHVM、Hack、Flow、Redex、性能工具和机器学习方面的工作，对Meta技术栈了如指掌。
*   **Jack Rae**：Gemini预训练技术负责人，负责Gemini 2.5的推理工作，曾在DeepMind领导Gopher和Chinchilla早期大语言模型研发工作，在大模型领域拥有深厚积累。
*   **Johan Schalkwyk**：前谷歌研究员，是Sesame的早期贡献者，也是Maya的技术负责人，经验老道。

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## 华人力量崛起，人才版图的缩影

该实验室核心11人名单中，有高达7位是华人面孔。这一现象不仅凸显了华人科学家在全球AI领域的卓越贡献，也反映了Meta在全球范围内吸纳顶尖人才的决心。这些被业界传言为“抢来”的顶尖人才，如今终于有了明确的归属和使命，他们在大模型、多模态、推理栈等关键领域的丰富经验，将为Meta AI超级智能实验室带来强大的技术支撑和多元化的思维碰撞，有望加速AGI的研发进程。



## 挑战与机遇并存

Meta成立超级智能实验室的雄心，也伴随着巨大的挑战。AGI的实现并非一蹴而就，它需要海量的计算资源、顶尖的人才储备以及长期且持续的投入。同时，如何确保AGI研发的伦理性和安全性，避免潜在的风险，也是Meta必须面对的重要课题。

然而，机遇同样巨大。如果Meta能够在这场AGI竞赛中脱颖而出，其在社交、元宇宙以及未来智能硬件等领域的布局将获得颠覆性的优势，重塑数字世界的未来格局。

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## 展望未来：AGI的Meta时代

Meta超级智能实验室的成立，无疑为全球AI界投下了一颗重磅炸弹。它不仅是Meta对自身未来发展的一次战略性布局，更是对AGI未来发展路径的一次积极探索。随着这支由“小孩哥”带领、华人科学家深度参与的精锐团队投入研发，我们有理由相信，AGI的“Meta时代”或将加速到来。


Meta超级AI实验室成立：97年小孩哥领衔，华人核心力量抢眼

> 近日，Meta AI 正式发布了其颠覆性的**视频联合嵌入预测架构 V-JEPA 2** (Video Joint Embedding Predictive Architecture2)。 作为其世界模型战略的关键一步，V-JEPA 2 能够通过**非生成式学习**理解和预测视频内容，不仅在视频理解任务上表现卓越，更在数据效率和泛化能力上展现出巨大潜力，特别是能赋能**机器人在陌生环境中的零样本规划**，有望推动 AI 领域向更接近人类智能的方向发展。



在人工智能领域，构建能够像人类一样理解世界、预测未来事件的“世界模型”一直是研究的圣杯。 近日，互联网巨头 Meta AI 在这一宏伟目标上迈出了关键一步，正式发布了其最新成果——**V-JEPA 2 (Video Joint Embedding Predictive Architecture2)**。 作为 Meta AI 首席科学家 Yann LeCun 倡导的联合嵌入预测架构 (JEPA) 理念在视频领域的重要实践，V-JEPA 2 的出现，预示着 AI 对复杂动态世界的理解能力将达到一个新的高度，尤其对于**机器人在陌生环境中自主执行任务**具有里程碑式的意义。

<video src="https://static.downly.cn/images/c859cc99f1929a0984f111882da40833.mp4" title="30448618124-1-16.mp4"></video>

V-JEPA 2 的核心突破在于其**非生成式学习范式**，它避开了传统生成模型在预测像素点上的高计算成本和潜在误差累积，而是通过学习视频片段之间的抽象表示来理解和预测世界，这使其在效率和泛化能力上具有显著优势，进而支撑了其在机器人具身智能领域的重大应用潜力。
[开源地址](https://github.com/facebookresearch/vjepa2)
![image.png](https://static.downly.cn/images/e461164bcc3cf343f15061ed3b7b492f.png)

### 非生成式学习 V-JEPA 2 的核心范式

与目前流行的通过生成缺失像素或帧来预测内容的“生成式”模型不同，V-JEPA 2 采用了**非生成式**的自监督学习方法。 这种方法的核心思想是

* **学习抽象表示** V-JEPA 2 不会试图精确地“画出”视频中缺失的部分，而是通过学习视频中不同片段的**联合嵌入 (Joint Embedding)**，来预测未来或被遮挡的视频帧的**高级抽象表示**。
* **避免高维噪声** 生成式模型需要处理像素级别的高维细节，容易受到噪声和微小扰动的影响。 非生成式方法则专注于学习语义信息和结构关系，大大提高了学习效率和模型的鲁棒性。

这种学习方式使得 V-JEPA 2 能够高效地从海量视频数据中学习世界的动力学和因果关系，而无需耗费巨大资源去“重建”每一个像素。

### V-JEPA 2 的卓越性能与潜力

V-JEPA 2 的发布，不仅是理论上的突破，更在实际应用中展现出强大的性能和潜力

#### 1. 顶尖的视觉理解和预测能力

V-JEPA 2 在视频理解任务上表现出领先的性能，能够更好地理解视频中的动作、事件和对象之间的关系，从而在行为识别、动作检测等下游任务中提供高质量的特征表示。 其强大的视觉理解和预测能力，使其能够精准地把握动态环境中的关键信息，为高层决策提供支撑。

#### 2. 实现机器人在陌生环境中的零样本规划

这是 V-JEPA 2 最令人兴奋的应用前景之一。 凭借其卓越的视觉理解和预测能力，V-JEPA 2 能够帮助机器人在**不熟悉的环境中**进行**零样本规划 (zero-shot planning)**，即无需事先对新环境进行大量训练或编程，机器人也能规划并执行复杂任务。 这意味着，当机器人被部署到一个全新的、未曾见过的场景时，它可以通过 V-JEPA 2 对环境进行实时理解和预测，从而自主制定行动方案，大大提升了机器人的自主性和适应性。

![image.png](https://static.downly.cn/images/e3bc58ba2d3b4d80c6c93ab9f6686675.png)

#### 3. 高效的数据利用率与强大的泛化能力

由于 V-JEPA 2 不需要进行像素级别的精确生成，它在学习过程中对数据的需求更为高效。 这意味着即使面对有限的数据集，V-JEPA 2 也能学习到有用的世界知识，降低了训练成本和时间。 同时，非生成式学习使得模型能够学习到更本质、更泛化的世界规律。 当应用于新的、未见过的数据或场景时，V-JEPA 2 也能保持良好的表现，展现出优秀的泛化能力，这对于机器人从模拟环境到真实世界的迁移至关重要。


### 世界模型战略的关键一步

V-JEPA 2 的发布，是 Meta AI 推动其“世界模型”战略向前迈出的重要一步。 Yann LeCun 曾多次强调，构建能够像人类一样理解世界并进行预测的 AI 模型，是实现真正通用人工智能的关键。

* **向人类智能靠拢** 人类智能的一个核心特征是能够预测即将发生的事情，即使没有完整的感官输入。 V-JEPA 2 试图模仿这种能力，通过学习抽象表示来预测视频中的未来事件，使其更接近人类的直觉和理解，特别是能将这种理解应用于具身智能体。
* **赋能具身智能** 对于机器人等具身 AI 而言，能够理解动态环境并预测未来状态的能力至关重要。 V-JEPA 2 提供的顶尖视觉理解和零样本规划能力，是实现机器人自主学习、自主决策和自主行动的基础，有望加速通用机器人的实现。
* **更安全的 AI** 相较于生成式模型，基于预测抽象表示的模型在处理错误时更具鲁棒性，也可能更容易被理解和控制，从而为构建更安全、更可信的 AI 系统奠定基础。



V-JEPA 2 的发布，不仅是 Meta AI 在深度学习基础研究上的又一里程碑，也为整个 AI 社区指明了一个激动人心的研究方向。 随着这类模型的不断发展，我们有理由相信，能够真正理解并预测世界的 AI，以及能够因此在复杂环境中自主行动的机器人，将不再是遥不可及的梦想。

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