home.social

#jepa — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #jepa, aggregated by home.social.

  1. Can a self-supervised model learn good visual representations without ever reconstructing pixels? JEPA, the program from FAIR now continued at AMI Labs, says yes by training the model to predict embeddings of missing data instead. This primer walks you through where JEPA came from, how it works, what's been demonstrated, and where it's headed.

    benjaminhan.net/posts/20260523

    #AI #JEPA #WorldModels

  2. Can a self-supervised model learn good visual representations without ever reconstructing pixels? JEPA, the program from FAIR now continued at AMI Labs, says yes by training the model to predict embeddings of missing data instead. This primer walks you through where JEPA came from, how it works, what's been demonstrated, and where it's headed.

    benjaminhan.net/posts/20260523

    #AI #JEPA #WorldModels

  3. Can a self-supervised model learn good visual representations without ever reconstructing pixels? JEPA, the program from FAIR now continued at AMI Labs, says yes by training the model to predict embeddings of missing data instead. This primer walks you through where JEPA came from, how it works, what's been demonstrated, and where it's headed.

    benjaminhan.net/posts/20260523

    #AI #JEPA #WorldModels

  4. Can a self-supervised model learn good visual representations without ever reconstructing pixels? JEPA, the program from FAIR now continued at AMI Labs, says yes by training the model to predict embeddings of missing data instead. This primer walks you through where JEPA came from, how it works, what's been demonstrated, and where it's headed.

    benjaminhan.net/posts/20260523

    #AI #JEPA #WorldModels

  5. Модели мира после LLM: что именно строит AMI Labs и почему практический выход может лежать через VLA

    AMI предлагает смотреть на модель мира не как на разновидность языкового ИИ, а как на систему, способную воспринимать физическую реальность, выделять в ней ключевые связи и предсказывать последствия действий. В статье разберем, как компания понимает сенсорные данные, почему делает ставку на скрытые представления вместо реконструкции «сырого» мира и зачем связывает понимание среды с возможностью прогнозировать будущее поведение агента.

    habr.com/ru/companies/ru_mts/a

    #модели_мира #модель_ИИ #искусственный_интеллект #LLM #AMI #JEPA #архитектура #VLA #нейросети

  6. Модели мира после LLM: что именно строит AMI Labs и почему практический выход может лежать через VLA

    AMI предлагает смотреть на модель мира не как на разновидность языкового ИИ, а как на систему, способную воспринимать физическую реальность, выделять в ней ключевые связи и предсказывать последствия действий. В статье разберем, как компания понимает сенсорные данные, почему делает ставку на скрытые представления вместо реконструкции «сырого» мира и зачем связывает понимание среды с возможностью прогнозировать будущее поведение агента.

    habr.com/ru/companies/ru_mts/a

    #модели_мира #модель_ИИ #искусственный_интеллект #LLM #AMI #JEPA #архитектура #VLA #нейросети

  7. Модели мира после LLM: что именно строит AMI Labs и почему практический выход может лежать через VLA

    AMI предлагает смотреть на модель мира не как на разновидность языкового ИИ, а как на систему, способную воспринимать физическую реальность, выделять в ней ключевые связи и предсказывать последствия действий. В статье разберем, как компания понимает сенсорные данные, почему делает ставку на скрытые представления вместо реконструкции «сырого» мира и зачем связывает понимание среды с возможностью прогнозировать будущее поведение агента.

    habr.com/ru/companies/ru_mts/a

    #модели_мира #модель_ИИ #искусственный_интеллект #LLM #AMI #JEPA #архитектура #VLA #нейросети

  8. Модели мира после LLM: что именно строит AMI Labs и почему практический выход может лежать через VLA

    AMI предлагает смотреть на модель мира не как на разновидность языкового ИИ, а как на систему, способную воспринимать физическую реальность, выделять в ней ключевые связи и предсказывать последствия действий. В статье разберем, как компания понимает сенсорные данные, почему делает ставку на скрытые представления вместо реконструкции «сырого» мира и зачем связывает понимание среды с возможностью прогнозировать будущее поведение агента.

    habr.com/ru/companies/ru_mts/a

    #модели_мира #модель_ИИ #искусственный_интеллект #LLM #AMI #JEPA #архитектура #VLA #нейросети

  9. World Model 삼국지: Fei-Fei Li, LeCun, DeepMind가 만드는 세 가지 미래

    Fei-Fei Li, Yann LeCun, DeepMind가 World Model이라는 같은 용어로 만드는 전혀 다른 세 가지 AI 미래. 3D 자산, 예측 엔진, 시뮬레이터의 차이를 명확히 설명합니다.

    aisparkup.com/posts/6527

  10. #ITByte: The #JEPA (Joint-Embedding Predictive Architecture) AI model is a significant development in self-supervised learning, spearheaded by Meta AI and heavily influenced by Yann LeCun, Meta's Chief AI Scientist.

    knowledgezone.co.in/posts/Join

  11. 〝One significant shortcoming of generative methods, however, is that the model tries to fill-in every bit of missing information, even though the world is inherently unpredictable. As a result, generative methods may be prone to mistakes a person would never make because they focus too much on irrelevant details instead of capturing high-level predictable concepts.〞
    #AI #JEPA #Meta
    ai.meta.com/blog/yann-lecun-ai

  12. Dr Yann LeCun setting the stage for Joint Embedding Predictive Architecture in AI at the Institute for Experiential AI at Northeastern University
    -
    #Boston #AI #technology #math #abstraction #NortheasternUniversity #YannLeCun #JEPA #machineLearning