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「世界模型」也被泼冷水了？邢波等人揭开五大「硬伤」，提出新范式

现在的世界模型，值得批判。

我们知道，大语言模型（LLM）是通过预测对话的下一个单词的形式产生输出的。由此产生的对话、推理甚至创作能力已经接近人类智力水平。

但目前看起来，ChatGPT 等大模型与真正的 AGI 还有肉眼可见的差距。如果我们能够完美地模拟环境中每一个可能的未来，是否就可以创造出强大的 AI 了？回想一下人类：与 ChatGPT 不同，人类的能力组成有具体技能、深度复杂能力的区分。

视频世界模型JEPA‑2与Meta AI的具身智能系统

01 Meta AI JEPA-2模型与主流视觉感知模型对比分析

JEPA-2（V-JEPA 2）是Meta最新推出的视频世界模型，采用视图嵌入预测（Joint Embedding Predictive Architecture）框架进行自监督预训练。JEPA-2使用基于视觉Transformer的架构（参数规模约1.2亿至12亿级别），在第一阶段对千小时以上的网络视频和图像进行无监督预训练，在掩码后预测嵌入表示；第二阶段用约62小时的机器人交互视频及动作数据进行微调，使模型具备动作条件预测能力。MAE（Masked Autoencoder）是由He等人提出的视觉自编码器方法，采用不对称的ViT编码器–解码器结构：在输入图像中随机遮盖75%的补丁，仅对可见补丁编码，并通过轻量解码器重构缺失像素。DINOv2是Meta提出的自监督视觉Transformer方法，它通过学生-教师蒸馏的方式，在超过1亿张精心筛选的图像上训练，生成通用视觉特征。下表对比了几种主流模型的架构、训练数据和自监督策略：