主要观点：Meta 推出[V-JEPA 2]视频世界模型，旨在提升机器在物理环境中的理解、预测和规划能力，扩展了[JEPA]框架，通过两阶段训练利用视频数据在嵌入空间预测结果，在机器人应用中用于短长期操作任务，取得 65%-80%的任务成功率，还在多个基准测试中表现出色，Meta 同时发布三个新基准测试，David Eberle 指出该模型在真实世界客户交互中能提升 AI 代理的上下文感知能力。
关键信息：

• [V-JEPA 2]基于视频数据训练，可预测嵌入空间结果。
• 训练分两阶段，第一阶段无动作标签自监督预训练，第二阶段微调机器人数据。
• 用于机器人短长期操作任务，如根据图像目标模拟动作。
• 在多个基准测试中表现良好，如 Something-Something v2 等。
• Meta 发布三个新基准测试，关注物理推理。
• 模型权重等可在 GitHub 和 Hugging Face 获得，已启动排行榜。
  重要细节：
• 某 Reddit 用户认为在嵌入空间预测更高效且更接近人类推理。
• Dorian Harris 指出 AGI 需更广泛能力，V-JEPA 2 是重要但狭窄的突破。
• David Eberle 强调该模型在真实世界客户交互中的作用。