2025年10月,Meta首席AI科学家Yann LeCun及其FAIR团队发布新论文,揭示自监督模型JEPAs(联合嵌入预测架构)的隐藏能力:不仅能提取特征,还可精准感知数据密度。研究发现,JEPAs通过反坍缩机制学习数据常见程度,打破‘仅学特征’的传统认知。团队提出JEPA-SCORE指标量化数据密度,具备通用性,适配多种数据集和模型架构。实验表明,该方法在数据筛选和异常检测中表现优于传统技术。论文由LeCun与三位FAIR研究员合作完成,已发布于arXiv。
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