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。