VL-JEPA (上)：思考不需言說的AI模型，如何在無聲中理解世界

2025 年 12 月 31 日

VL-JEPA 是 Meta AI 開發的一種新型視覺與語言模型，重點不在「一直說話」，而在「真正看懂發生了什麼」。它不是一個字一個字地預測文字，而是先在內部直接理解影像與情境的意義，再決定是否需要用語言表達，因此運算更省、結構也更有效率。這種設計讓 AI 可以長時間安靜地觀察世界，只在重要事情出現時才回應，特別適合用在機器人、穿戴式裝置等需要即時感知而非不斷敘述的場景。

論文: VL-JEPA: Joint Embedding Predictive Architecture for Vision-language

您曾想過，我們每天互動的 AI，如 ChatGPT，是否都被困在一個無形的牢籠裡？一個驚人的事實是：當今絕大多數的 AI 系統，都被囚禁在一個「由詞語構成的監獄」之中。

目前主流 AI 的運作核心，是「透過說話來思考」。這意味著，無論是圖像、影片還是複雜的現實場景，AI 都必須先將其轉換成文字描述，才能進行理解和推理。這個過程就像是要求一位音樂家，在腦中必須先把旋律唱成音符才能理解音樂一樣，既不直接也不自然。

但如果 AI 不需要語言就能思考呢？這正是本文將要探討的革命性模型——VL-JEPA (Vision-Language Joint Embedding Predictive Architecture)——所提出的核心思想。它試圖將 AI 從語言的束縛中解放出來，讓它學會在無聲中理解世界。在我們深入這項技術之前，讓我們先探討一下，為什麼傳統 AI 必須如此依賴語言？

1. 為何傳統 AI 必須「喋喋不休」？

傳統的大型語言模型在生成答案時，就像一個謹慎的演說家，一次只說一個字 (token by token)。一個令人驚訝的事實是：在說出最後一個字之前，AI 自己其實並不知道完整的答案是什麼。 它的思考過程與文字的生成過程是同步的，意義只有在整句話完成時才會完全浮現。

這不僅僅是速度問題，而是一個深層的「架構問題」。這種「邊說邊想」的模式，在需要即時反應的現實世界中，會造成巨大的瓶頸，因為這些場景需要的是持續、無聲且即時的理解。

讓我們用一個簡單的類比來理解這個根本缺陷。當一個孩子走進房間時，他會先立刻理解整個場景——沙發在哪裡、電視開著、窗外有陽光。然後，他才學會用語言去描述這個場景。理解先於語言。 然而，目前的 AI 卻是反其道而行，它必須先在腦中「敘述」這個場景，才能「理解」它。

這種「先說後懂」的模式不僅效率低下，更不符合自然智慧的運作方式。正是為了解決這個根本問題，VL-JEPA 提出了一種全新的解決方案。

2. VL-JEPA 的革命：直接預測「意義」

VL-JEPA 的核心思想極具革命性：它不預測下一個文字，而是直接預測意義的緊湊表示——即「語義嵌入 (semantic embedding)」。

但「意義」對電腦來說究竟是什麼樣子？它不是文字，而是一種數學座標——像是「思想圖書館」中的一個地址。它捕捉的是「發生了什麼」，而不是「如何用文字描述」。例如，「一隻狗在草地上奔跑」和「一隻犬科動物在草坪上慢跑」這兩句話，雖然用詞、語法和風格完全不同，但在語義嵌入的空間中，它們會被映射到非常相近的位置，因為它們描述的是同一個核心意義。

這種轉變從根本上改變了 AI 的學習方式。下表清晰地展示了傳統視覺語言模型 (VLM) 與 VL-JEPA 在學習目標上的巨大差異：

透過直接學習「意義」，VL-JEPA 不再被表面的語言變化所困擾，而是能夠更專注、更高效地理解視覺世界的核心內容。這種學習方式的轉變，為 AI 的訓練效率和最終性能帶來了顯著的提升。

3. 更聰明的學習方式：VL-JEPA 如何訓練

VL-JEPA 的架構不僅在概念上更先進，在訓練效率上也遠超傳統模型。其優勢主要體現在以下兩點：

無需大型文本生成器： 在訓練期間，模型不必同時學習如何生成流暢、合乎語法的文本。這移除了巨大的計算負擔，更重要的是，它簡化了學習目標。傳統模型會因為選擇了「狗在跑」而非同樣正確的「犬科動物在慢跑」而受到懲罰，產生混亂的學習訊號。VL-JEPA 透過預測單一的語義目標，讓學習過程更穩定、更高效。
更少的參數，更強的性能： 根據研究論文的數據，在嚴格控制的比較實驗中，VL-JEPA 使用的可訓練參數比傳統 VLM 少了 50%，但性能卻更為出色。這證明了預測「意義」是比預測「文字」更根本、更高效的學習路徑。

VL-JEPA 的簡化工作流程可以分為以下四個步驟，這也是其架構的核心：

X-Encoder (視覺編碼器): 接收視覺輸入（如影片中的一幀畫面），並將其壓縮成一個緊湊的「視覺嵌入」。這就像是 AI 對畫面內容的初步濃縮理解。
Y-Encoder (目標編碼器): 將目標文字（如影片的文字描述）轉換為「目標嵌入」。這個嵌入就是模型需要學習預測的最終「意義」。
Predictor (預測器): 這是模型的核心思考部分。它學習如何從「視覺嵌入」映射到「目標嵌入」的預測值。換句話說，它在學習如何「看見」一個場景，並直接「理解」其意義。
Y-Decoder (解碼器): 這個部分在訓練過程中是非必要的。只有在需要將 AI 的理解轉換為人類可讀的文字時，它才會被啟用，將預測出的「意義嵌入」翻譯成句子。

這種從「表達」到「理解」的架構轉變，並不僅僅是一項學術上的探索；它是解鎖 AI 在物理世界中安全、有效行動潛力的關鍵。

4. 無聲的力量：VL-JEPA 的現實世界應用

VL-JEPA 最重要的突破在於它賦予了 AI 一種在物理世界中持續感知和行動的能力。要理解這一點，我們必須先掌握一個核心區別：廉價的視覺系統標註影格；VL-JEPA 追蹤意義。

傳統模型像是在為世界拍下一張張快照並加上標籤，而 VL-JEPA 則是在觀看一部連續的電影，理解事件的來龍去脈。這種能力體現在以下幾個方面：

a. 選擇性解碼 (Selective Decoding)

傳統模型為了維持對世界的理解，需要不斷地生成文字描述，就像一個喋喋不休的「旁白員」。而 VL-JEPA 更像一個沉靜的「觀察者」。它能夠持續不斷地監控世界，只有當它偵測到重要的語義變化時（例如，一個新的事件發生），它才會啟動解碼器，「開口說話」。實驗證明，VL-JEPA 能夠達到每秒解碼一次的模型的相同性能，但實際上平均每 2.85 秒才需要解碼一次，大幅降低了延遲與運算成本。

b. 內建的時間感知能力

因為 VL-JEPA 在「追蹤」意義而非「標註」畫面，它天生就具備時間感知能力。它知道某件事何時開始、如何持續，以及何時結束。這種對時間的感知是其架構內建的，而非後續添加的技巧，使其能夠真正地「跟隨」事件的發展。

c. 關鍵應用場景

這種「無聲的持續性感知」能力，對於走出聊天視窗、進入物理世界的 AI 應用至關重要：

🤖 機器人： 機器人需要知道一個抓取動作何時開始、何時結束，而不是需要一句描述這個動作的句子。VL-JEPA 提供的連續性意義流，正是機器人執行精確操作所需要的。
👓 穿戴式裝置： 智慧眼鏡等裝置需要即時理解周遭環境，無法等待 AI 完成一個完整句子的生成。VL-JEPA 的無聲理解能力使其成為理想的選擇。
🚗 自動駕駛： 自動駕駛系統必須持續追蹤周圍車輛和行人的動態，任何由文字生成引起的延遲都可能是災難性的。VL-JEPA 的持續性感知為此類高風險應用提供了更可靠的基礎。

VL-JEPA 的真正意義在於，它將 AI 從一個「對話夥伴」轉變為一個能夠在物理世界中感知、理解和行動的「智慧體」。