LeCun世界模型出2代了！62小時搞定機(jī)器人訓(xùn)練，開啟物理推理新時代

聞樂 2025-06-12 16:48:48 來源：量子位

聞樂 發(fā)自 凹非寺

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物理學(xué)正在走向人工智能——

Meta開源發(fā)布V-JEPA 2世界模型：一個能像人類一樣理解物理世界的AI模型。

圖靈獎得主、Meta首席AI科學(xué)家Yann LeCun親自出鏡宣傳，并稱：

我們相信世界模型將為機(jī)器人技術(shù)帶來一個新時代，使現(xiàn)實(shí)世界中的AI智能體能夠在不需要大量機(jī)器人訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下幫助完成家務(wù)和體力任務(wù)。

那什么是世界模型呢？

簡單說，就是能夠?qū)φ鎸?shí)物理世界做出反應(yīng)的AI模型。

它應(yīng)該具備以下幾種能力：

• 理解：世界模型應(yīng)該能夠理解世界的觀察，包括識別視頻中物體、動作和運(yùn)動等事物。
• 預(yù)測：一個世界模型應(yīng)該能夠預(yù)測世界將如何演變，以及如果智能體采取行動，世界將如何變化。
• 規(guī)劃：基于預(yù)測能力，世界模型應(yīng)能用于規(guī)劃實(shí)現(xiàn)給定目標(biāo)的行動序列。

V-JEPA 2（Meta Video Joint Embedding Predictive Architecture 2 ）是首個基于視頻訓(xùn)練的世界模型（視頻是關(guān)于世界信息豐富且易于獲取的來源）。

它提升了動作預(yù)測和物理世界建模能力，能夠用于在新環(huán)境中進(jìn)行零樣本規(guī)劃和機(jī)器人控制。

V-JEPA 2一發(fā)布就引起了一片好評，甚至有網(wǎng)友表示：這是機(jī)器人領(lǐng)域的革命性突破！

62小時訓(xùn)練即可生成規(guī)劃控制模型

V-JEPA 2采用自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架，利用超過100萬小時的互聯(lián)網(wǎng)視頻和圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，不依賴語言監(jiān)督，證明純視覺自監(jiān)督學(xué)習(xí)可以達(dá)到頂尖表現(xiàn)。

上圖清晰地展示了如何從大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練到多樣化下游任務(wù)的全過程：

輸入數(shù)據(jù)：利用100萬小時互聯(lián)網(wǎng)視頻和100萬圖片進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。

訓(xùn)練過程：使用視覺掩碼去噪目標(biāo)進(jìn)行視頻預(yù)訓(xùn)練。

下游應(yīng)用分為三類：

• 理解與預(yù)測：行為分類、物體識別、行為預(yù)測；
• 語言對齊：通過與LLM對齊實(shí)現(xiàn)視頻問答能力；
• 規(guī)劃：通過后訓(xùn)練行動條件模型(V-JEPA 2-AC)實(shí)現(xiàn)機(jī)器人操作。

V-JEPA 2采用聯(lián)合嵌入預(yù)測架構(gòu)（JEPA），主要包含兩個組件：編碼器和預(yù)測器。

編碼器接收原始視頻并輸出能夠捕捉有關(guān)觀察世界狀態(tài)的語義信息的嵌入。

預(yù)測器接收視頻嵌入以及關(guān)于要預(yù)測的額外上下文，并輸出預(yù)測的嵌入。

研究團(tuán)隊用視頻進(jìn)行自監(jiān)督學(xué)習(xí)來訓(xùn)練V-JEPA 2，這就能夠在無需額外人工標(biāo)注的情況下進(jìn)行視頻訓(xùn)練。

V-JEPA 2的訓(xùn)練涉及兩個階段：先是無動作預(yù)訓(xùn)練（下圖左側(cè)），然后是額外的動作條件訓(xùn)練（下圖右側(cè)）。

經(jīng)過訓(xùn)練后，V-JEPA 2在運(yùn)動理解方面取得了優(yōu)異性能（在Something-Something v2上達(dá)到77.3的 top-1準(zhǔn)確率），并在人類動作預(yù)測方面達(dá)到了當(dāng)前最佳水平（在Epic-Kitchens-100上達(dá)到39.7的recall-at-5），超越了以往的任務(wù)特定模型。

此外，在將V-JEPA 2與大型語言模型對齊后，團(tuán)隊在8B參數(shù)規(guī)模下多個視頻問答任務(wù)中展示了當(dāng)前最佳性能（例如，在PerceptionTest上達(dá)到84.0，在TempCompass上達(dá)到76.9）。

對于短期任務(wù)，例如拾取或放置物體，團(tuán)隊以圖像的形式指定目標(biāo)。

使用V-JEPA 2編碼器獲取當(dāng)前狀態(tài)和目標(biāo)狀態(tài)的嵌入。

從其觀察到的當(dāng)前狀態(tài)開始，機(jī)器人通過使用預(yù)測器來想象采取一系列候選動作的后果，并根據(jù)它們接近目標(biāo)的速度對候選動作進(jìn)行評分。

在每個時間步，機(jī)器人通過模型預(yù)測控制重新規(guī)劃并執(zhí)行朝向該目標(biāo)的最高評分的下一個動作。

對于更長期的任務(wù)，例如拾取物體并將其放置在正確的位置，指定一系列機(jī)器人試圖按順序?qū)崿F(xiàn)的視覺子目標(biāo)，類似于人類觀察到的視覺模仿學(xué)習(xí)。

通過這些視覺子目標(biāo)，V-JEPA 2在新的和未見過的環(huán)境中拾取并放置新物體時，成功率達(dá)到65%–80%。

物理理解新基準(zhǔn)

Meta還發(fā)布了三個新的基準(zhǔn)測試，用于評估現(xiàn)有模型從視頻中理解和推理物理世界的能力。

雖然人類在所有三個基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)良好（準(zhǔn)確率85%–95%），但人類表現(xiàn)與包括V-JEPA 2在內(nèi)的頂級模型之間存在明顯差距，這表明模型需要改進(jìn)的重要方向。

IntPhys 2是專門設(shè)計用來衡量模型區(qū)分物理上可能和不可能場景的能力，并在早期的IntPhys基準(zhǔn)測試基礎(chǔ)上進(jìn)行構(gòu)建和擴(kuò)展。

團(tuán)隊通過一個游戲引擎生成視頻對，其中兩個視頻在某個點(diǎn)之前完全相同，然后其中一個視頻發(fā)生物理破壞事件。

模型必須識別出哪個視頻發(fā)生了物理破壞事件。

雖然人類在這一任務(wù)上在多種場景和條件下幾乎達(dá)到完美準(zhǔn)確率，但當(dāng)前的視頻模型處于或接近隨機(jī)水平。

Minimal Video Pairs (MVPBench)通過多項選擇題測量視頻語言模型的物理理解能力。

旨在減輕視頻語言模型中常見的捷徑解決方案，例如依賴表面視覺或文本線索以及偏見。

MVPBench中的每個示例都有一個最小變化對：一個視覺上相似的視頻，以及相同的問題但答案相反。

為了獲得一個示例的分?jǐn)?shù)，模型必須正確回答其最小變化對。

CausalVQA測量視頻語言模型回答與物理因果關(guān)系相關(guān)問題的能力。

該基準(zhǔn)旨在專注于物理世界視頻中的因果關(guān)系理解，包括反事實(shí)（如果……會發(fā)生什么）、預(yù)期（接下來可能發(fā)生什么）和計劃（為了實(shí)現(xiàn)目標(biāo)下一步應(yīng)該采取什么行動）相關(guān)的問題。

雖然大型多模態(tài)模型在回答視頻中“發(fā)生了什么”的問題方面能力越來越強(qiáng)，但在回答“可能發(fā)生了什么”和“接下來可能發(fā)生什么”的問題時仍然存在困難。

這表明在給定行動和事件空間的情況下，預(yù)測物理世界可能如何演變方面，與人類表現(xiàn)存在巨大差距。

One More Thing

Meta還透露了公司在通往高級機(jī)器智能之路上的下一步計劃。

目前，V-JEPA 2只能在單一時間尺度上學(xué)習(xí)和進(jìn)行預(yù)測。

然而，許多任務(wù)需要跨多個時間尺度的規(guī)劃。

所以一個重要的方向是發(fā)展專注于訓(xùn)練能夠在多個時間和空間尺度上學(xué)習(xí)、推理和規(guī)劃的分層次JEPA模型。

另一個重要的方向是多模態(tài)JEPA模型，這些模型能夠使用多種感官（包括視覺、音頻和觸覺）進(jìn)行預(yù)測。

項目地址：
GitHub：https://github.com/facebookresearch/vjepa2
Hugging Face：https://huggingface.co/collections/facebook/v-jepa-2-6841bad8413014e185b497a6

參考鏈接：
[1]https://ai.meta.com/blog/v-jepa-2-world-model-benchmarks/
[2]https://x.com/AIatMeta/status/1932808881627148450
[3]https://ai.meta.com/research/publications/v-jepa-2-self-supervised-video-models-enable-understanding-prediction-and-planning/

— 完 —