搜索
杨立昆发布新模型 H-JEPA，提出不同于当下主流 AI 的技术路线
11 小时前
以美队电梯中一句口令改变后续行动乃至宇宙命运的情节为例，引出杨立昆提出的H-JEPA新世界模型。该模型由分层堆叠的JEPA构成，不直接在像素层面生成内容，而是将画面压缩为抽象向量，在潜在表征空间预测不同时间跨度的未来状态。高层输出宏观目标后，逐层向下细化为子目标，最终到底层输出具体动作。与当前主流的长任务拆分、分步试错、依赖奖励训练的Agent路线不同，H-JEPA通过增加抽象层级向上扩张，无需外部奖励和像素重建，仅在表征空间学习预测状态。这减少了长任务的误差累积，降低了规划计算量，在迷宫等任务中表现远超单层模型。不过，层数并非越多越好。此外，杨立昆不看好当下火热的RSI路线，认为它只是放大模型原有能力，无法补全世界模型缺失的核心能力，且物理世界缺乏足够的可验证判断依据支撑其运作。AI首先要学会正确表示世界，递归自我改进才有意义。
