LeCun团队证明JEPA跨模态表征可旋转对齐

LeCun与Randall Balestriero发表论文，称在JEPA框架下用Good Views训练，不同模态的编码器即使独立训练，学到的表征也能通过一次旋转对齐，并为此给出数学证明。 论文称，在相同的1.09亿参数编码器和训练语料条件下，文本JEPA的跨模态对齐效果超过720亿参数的Qwen2.5。不过，该数学证明依赖有限世界、可逆观测等理想化条件，现实实验尚未完全满足全部假设。 这一结论目前来自论文作者的证明与实验报告，其理想化前提与真实场景之间的差距，是理解该结果适用范围的关键。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。