Yann LeCun 的 JEPA：无标签学习的终极答案

The Annotated JEPA

这篇长文带你从零手写 Yann LeCun 提出的 JEPA 架构，彻底搞懂无监督学习的核心逻辑。不同于传统的像素重建，JEPA 选择在潜在空间（latent space）进行预测，从而避开无关细节，直击语义本质。文章详细拆解了 I-JEPA 如何通过非对称设计防止模型坍塌，并展望了 V-JEPA 和 LeJEPA 在视频理解与规划中的潜力。这不仅是代码实现指南，更是对构建世界模型（World Models）的深刻洞察，揭示了 AI 如何像人类一样理解物理现实。

"JEPA 的优雅之处在于，它不预测像素，而是在表示空间中进行预测，从而迫使模型忽略无关噪声，专注于可泛化的语义结构。"