Meta đã công bố mô hình thế giới tiên tiến nhất từ trước đến nay, định vị trí trí tuệ nhân tạo để hiểu và điều hướng thế giới vật lý tốt hơn thông qua lý luận trực quan thay vì học tập bằng sức mạnh thô. V-JEPA 2 đại diện cho một bước nhảy vọt đáng kể trong việc giúp các tác nhân AI phát triển khả năng hiểu biết về vật lý và mối quan hệ không gian giống như con người.
Kiến Trúc Cách Mạng Cho Phép Hiểu Biết Vật Lý Trực Quan
V-JEPA 2 sử dụng Kiến Trúc Dự Đoán Nhúng Kết Hợp khác biệt cơ bản so với các mô hình dự đoán pixel truyền thống. Thay vì tạo ra nội dung hình ảnh, hệ thống tập trung vào việc hiểu vật lý cơ bản và các mối quan hệ trong dữ liệu video. Cách tiếp cận này cho phép các tác nhân AI nắm bắt các khái niệm như trọng lực, động lượng và tương tác đối tượng mà không cần hàng triệu lần lặp lại huấn luyện cho mỗi kỹ năng mới.
Mô hình thể hiện khả năng đáng chú ý trong việc dự đoán các tình huống phức tạp. Ví dụ, nó có thể dự đoán rằng một người cầm thìa gần bếp có khả năng sẽ chuyển trứng đã nấu chín vào đĩa, hoặc hiểu các chuyển động phức tạp của một vận động viên thực hiện động tác lặn. Những dự đoán này xuất phát từ khả năng xây dựng các biểu diễn nội tại về cách thế giới vật lý hoạt động của mô hình.
Kiến trúc Kỹ thuật:
- Loại mô hình: Kiến trúc Dự đoán Nhúng Kết hợp ( Joint Embedding Predictive Architecture - JEPA )
- Phương pháp huấn luyện: Học tự giám sát
- Các thành phần chính: Bộ mã hóa (xử lý video thô) + Bộ dự đoán (dự báo các trạng thái tương lai)
- Trọng tâm: Hiểu về vật lý và các mối quan hệ thay vì dự đoán pixel
 |
|---|
| Sơ đồ trình bày việc mã hóa và xử lý dữ liệu hình ảnh để dự đoán hành động robot sử dụng kiến trúc của V-JEPA 2 |
Bộ Dữ Liệu Huấn Luyện Khổng Lồ Tạo Nên Khả Năng Tiên Tiến
Meta đã huấn luyện V-JEPA 2 sử dụng hơn một triệu giờ nội dung video thông qua các kỹ thuật học tự giám sát. Bộ dữ liệu rộng lớn này giúp mô hình hiểu tương tác giữa con người và đối tượng, các mẫu chuyển động vật lý và các quy tắc cơ bản chi phối cách các đối tượng hoạt động trong không gian ba chiều. Cách tiếp cận huấn luyện này loại bỏ nhu cầu dữ liệu được gắn nhãn thủ công trong khi xây dựng sự hiểu biết vững chắc về các nguyên lý vật lý.
Kiến trúc của mô hình bao gồm hai thành phần chính: một bộ mã hóa xử lý đầu vào video thô và tạo ra các embedding có ý nghĩa, và một bộ dự đoán sử dụng các embedding này để dự báo các trạng thái tương lai. Thiết kế này cho phép hệ thống hiểu động lực thời gian và các mẫu chuyển động phức tạp quan trọng cho các ứng dụng AI thế giới thực.
Cải Thiện Hiệu Suất Đáng Kể So Với Các Mô Hình Cạnh Tranh
Theo thử nghiệm nội bộ của Meta , V-JEPA 2 đạt được tốc độ lập kế hoạch nhanh hơn 30 lần so với mô hình Cosmos của Nvidia trong khi duy trì tỷ lệ thành công cao hơn trên nhiều tác vụ khác nhau. Mô hình thể hiện hiệu suất ấn tượng trong các ứng dụng robot, đạt 100% thành công trong các tác vụ tiếp cận, 45% trong các hoạt động nắm bắt và 73% trong các hoạt động nhặt và đặt mà không cần dữ liệu huấn luyện chuyên biệt cho robot.
Lợi thế hiệu suất này xuất phát từ khả năng hiểu vật lý cơ bản của mô hình thay vì ghi nhớ các tình huống cụ thể. Các hệ thống AI truyền thống thường yêu cầu bộ dữ liệu khổng lồ cho mỗi tác vụ mới, trong khi V-JEPA 2 có thể tổng quát hóa sự hiểu biết của mình trên các lĩnh vực và ứng dụng khác nhau với việc huấn luyện bổ sung tối thiểu.
So sánh hiệu suất:
- Tốc độ lập kế hoạch của V-JEPA 2: Nhanh hơn 30 lần so với mô hình Nvidia Cosmos
- Dữ liệu huấn luyện: Hơn 1 triệu giờ nội dung video
- Tỷ lệ thành công trong các tác vụ robot: 100% (với ra), 45% (nắm bắt), 73% (nhặt và đặt)
 |
|---|
| So sánh thời gian lập kế hoạch mỗi bước giữa V-JEPA 2 và Cosmos, minh họa hiệu quả vượt trội của V-JEPA 2 |
Ứng Dụng Rộng Rãi Trên Nhiều Ngành Công Nghiệp
Meta hình dung V-JEPA 2 sẽ cho phép các ứng dụng biến đổi trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Công nghệ này có thể hỗ trợ những người khiếm thị bằng cách cung cấp khả năng hiểu môi trường nâng cao, tạo ra các trải nghiệm thực tế hỗn hợp tinh vi hơn với nội dung giáo dục được cá nhân hóa, và cải thiện các trợ lý lập trình AI thực sự hiểu cách thay đổi mã ảnh hưởng đến trạng thái hệ thống.
Các hệ thống tự động đại diện cho một lĩnh vực ứng dụng quan trọng khác. Xe tự lái và hệ thống robot có thể hưởng lợi từ khả năng dự đoán và hiểu các tương tác vật lý phức tạp của mô hình mà không cần huấn luyện chuyên biệt theo lĩnh vực. Meta cho rằng công nghệ này có thể mở ra kỷ nguyên mới của robot gia đình có khả năng thực hiện các tác vụ gia đình mà không cần lượng dữ liệu huấn luyện khổng lồ.
 |
|---|
| Cánh tay robot Franka đang thực hiện các nhiệm vụ, thể hiện khả năng của V-JEPA 2 trong tương tác vật lý và robot học |
Các Tiêu Chuẩn Mới Thúc Đẩy Cộng Đồng Nghiên Cứu
Cùng với việc phát hành mô hình, Meta đã giới thiệu ba bài kiểm tra tiêu chuẩn chuyên biệt để giúp các nhà nghiên cứu đánh giá khả năng hiểu các nguyên lý vật lý từ nội dung video của các hệ thống AI. Chúng bao gồm IntPhys 2 để kiểm tra hiểu biết vật lý trực quan trong môi trường tổng hợp phức tạp, một tiêu chuẩn hỏi đáp video nhận biết đường tắt, và CausalVQA để đánh giá lý luận nhân quả dựa trên vật lý.
Những tiêu chuẩn này cung cấp các phương pháp chuẩn hóa để đo lường tiến bộ trong phát triển mô hình thế giới và đảm bảo tiêu chí đánh giá nhất quán trên các nỗ lực nghiên cứu khác nhau. Các công cụ này sẽ giúp cộng đồng AI rộng lớn hơn thúc đẩy sự hiểu biết về cách máy móc có thể hiểu và tương tác với thế giới vật lý tốt hơn.
Các Bài Kiểm Tra Chuẩn Mới:
- IntPhys 2: Kiểm tra khả năng hiểu biết vật lý trực quan trong các môi trường tổng hợp phức tạp
- Shortcut-aware Video-QA: Hiểu biết vật lý thông qua các cặp video tối thiểu
- CausalVQA: Lý luận nhân quả dựa trên nền tảng vật lý cho các mô hình video
Thời Điểm Chiến Lược Giữa Sự Mở Rộng AI Của Meta
Thông báo về V-JEPA 2 xuất hiện khi Meta đang mở rộng đáng kể khả năng nghiên cứu AI của mình. Các báo cáo gần đây cho thấy công ty đang thành lập các phòng thí nghiệm AI mới và đã cam kết 14,8 tỷ đô la Mỹ để mua lại 49% cổ phần trong Scale AI . Vai trò nổi bật của Trưởng Khoa Học AI Yann LeCun trong việc quảng bá mô hình mới cho thấy Meta đang tích cực định vị mình là nhà lãnh đạo trong nghiên cứu AI tiên tiến trong khi có khả năng thu hút nhân tài hàng đầu cho các đội ngũ đang mở rộng của mình.
Sự thúc đẩy chiến lược vào các mô hình thế giới này đại diện cho tầm nhìn rộng lớn hơn của Meta trong việc đạt được Trí Tuệ Nhân Tạo Tổng Quát thông qua các hệ thống có thể lý luận và tương tác với thế giới vật lý một cách tự nhiên như con người.