深度观察
机器人已经会“看”了，为什么仍端不稳一碗热汤？
V-JEPA 2把预测放进潜空间，RT-2尝试连接视觉、语言和动作。进入真实环境后，摩擦、流体、软体、传感器噪声和执行延迟仍会改写结果。物理AI真正缺的，是能持续校正的决策闭环。
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关键词：V-JEPA 2
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前沿研究
V-JEPA 2为何押注能量模型，而不是逐像素预测
V-JEPA 2不重建未来画面，而是在潜空间预测状态表征，并用能量衡量预测与观测是否相容。最高10亿参数版本在部分基准中被报道较NVIDIA Cosmos快30倍，但这不等于JEPA能取代所有生成模型。
阅读全文“世界模型”竞赛最新战况：谷歌Gemini Ultra 2与Meta V-JEPA 2.0技术路径深度对比
2026年6月，世界模型竞赛进入白热化阶段。谷歌与Meta几乎同时发布了Gemini Ultra 2与V-JEPA 2.0，分别代表了多模态融合与物理因果推理两条截然不同的技术路径。本文将从技术架构、训练数据、应用场景及
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