随着人工智能技术的快速发展，如何让机器具备更接近人类的直觉和推理能力，成为了科研界关注的焦点。Meta近期推出的V-JEPA 2模型，正是在这一背景下应运而生，试图赋予AI对物理世界的直观理解能力，并在机器人控制领域实现显著突破。然而，V-JEPA 2在实际应用中的表现也暴露了人工智能在长期规划和因果推理方面的诸多挑战，显示出这一领域仍有巨大提升空间。 V-JEPA 2拥有12亿参数，采用了Meta独创的联合嵌入预测架构（Joint Embedding Predictive Architecture，简称JEPA），这一创新设计使其与传统生成型模型形成鲜明对比。与OpenAI的视频生成模型Sora或大型语言模型力求准确还原每一像素或词语不同，V-JEPA 2更关注场景中可预测的重要因素。这种抽象层面的预测方式有效提升了模型的效率和鲁棒性，避免了生成冗余细节带来的计算浪费。
在训练阶段，V-JEPA 2分为两个主要阶段。第一阶段，模型利用超过一百万小时的视频和一百万张图片进行无监督学习，涵盖了第一人称视角、第三人称动作镜头、教程录制及精筛选的YouTube内容。通过对视频部分内容进行遮蔽，模型的预测器不仅需要填补缺失的画面片段，更要基于抽象表征进行合理推断。这种方法使得AI能够超越像素级别的限制，学习诸如“物体朝左移动”或“网球落地”等物理规律和因果关系。 第二阶段的训练，V-JEPA 2引入了机器人控制的数据，但令人惊讶的是，仅用了62小时的公开机器人动作数据便能实现机器人路径规划和动作控制。相比许多需要数千小时专门训练数据的机器人AI系统，V-JEPA 2表现出了极高的数据利用效率和泛化能力。
目前，该模型已经成功控制两台Franka机械臂完成抓取杯子、移动物体等操作，且适应了不同实验室新环境的挑战，成功率介于65%到80%之间。 V-JEPA 2在多个动作识别和预测基准测试中取得了领先成绩。以Something-Something v2数据集为例，其在复杂动作识别上的准确率达到了77.3%，领先于其他视频模型。而在Epic-Kitchens-100数据集上的动作预测精度则达到39.7%，较之前的系统提升了44%。该模型甚至能够结合语言模型，回答复杂的视频内容相关问题，在多项比较测试中获得优异的表现。 尽管如此，Meta发布的三项新基准测试揭示了当前AI系统对物理世界理解仍存在明显不足。
第一个基准IntPhys 2模拟心理学中的发展实验，质疑模型是否能分辨物理规律被突破的视频场景，人类几乎瞬间识别“掉球向上飞”等不合物理常识的异常，但AI表现仅略高于随机水平。第二个MVPBench设计视觉近似却答案相反的双视频，从而排斥依赖表面视觉或语言提示的作弊策略。在这项测试中，V-JEPA 2以44.5%的配对准确率超越了之前的最佳模型，但仍远逊于人类水平。第三个CausalVQA基准考察模型的因果推理能力，AI在描述视频内容上已相当成熟，但推测不同假设下的可能性、预测长期未来事件或制定多步骤行动计划的能力依然有限。 这些发现凸显了当前人工智能在“直觉物理”和“因果推理”方面的瓶颈，尤其是面对复杂、多步骤及长时间跨度的任务时表现不足。V-JEPA 2可谓在短期动作预测方面已有明显突破，但在多阶段规划及长期策略制定中依然难以媲美人类。
机器对摄像机视角的敏感度也表明其在实际应用中可能因环境变化而受限。 Meta对此的回应是，未来将开发层级化模型（hierarchical models），以支持跨不同时间尺度的规划能力。通过引入声音、触觉等多模态感知，AI或能构建更为全面的环境认知模型，实现更深层次的因果推理和长期推断。此外，V-JEPA架构代表了Meta与其他科技巨头截然不同的研究路线，强调抽象表征和核心信息的提取，而非简单的生成对比。值得注意的是，尽管JEPA方法被视为通向更先进机器智能的关键一步，Meta仍在推进生成式AI的研发，试图结合多种方法共同推动AI能力的上升。 V-JEPA 2的成功展示了大规模无监督学习和高效少样本训练相结合，在机器人控制和视频理解领域的巨大潜力。
它不仅缩短了机器人执行动作的规划时间，从数分钟减少到十几秒，还大幅降低了对昂贵训练数据的依赖，提高了模型的应用普适性和灵活性。但同时，人工智能要实现真正类似人类的直觉理解，尤其是解决长期规划和复杂因果推理问题，仍需依靠创新的算法设计和跨领域的理论突破。 随着未来的模型逐步整合多模态感知、跨时间尺度计划以及更强的自我监督机制，AI有望突破当前瓶颈，成为更智能、更灵活的决策者。Meta最新的研究成果显示，真正的机器智能不仅仅是模仿数据样本，更在于理解世界的基本规律和因果关系。唯有如此，AI才能在现实世界中胜任长时间、多步骤的复杂任务，助力自动驾驶、医疗诊断、智能制造等关键领域的发展。 总结来看，V-JEPA 2代表了AI领域在构建直觉物理理解和机器人控制方面的重要进展。
它以独特的架构和高效训练策略提升了AI的规划速度和准确性，展示了未来人工智能通过抽象预测实现更深层次理解的潜力。与此同时，Meta设立的新基准测试也明确了AI在长期规划和因果推理方面仍面临的巨大挑战，激励着研究人员不断探索更加智能的算法和系统设计。 随着人工智能技术的不断成熟，未来的AI系统将更加擅长模拟人类的思维过程和环境适应能力，实现从简单动作识别到复杂决策推理的质的飞跃。而Meta的V-JEPA 2正是这条道路上的重要里程碑，持续引领着AI从模仿走向真正的智能思考。
