JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture)

JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture) е архитектура за невронни мрежи и самообучение, предложена от Ян Лекун и Meta AI. За разлика от авторегресивните генеративни модели, които предсказват всеки пиксел или токен, JEPA предсказва абстрактни репрезентации в латентното пространство.

Този подход премахва генерирането на излишен детайлен шум и позволява изграждането на фундаментални модели на света, способни да разберат физическите закони, причинно-следствените връзки и пространствената динамика в мултидомейнови научни среди — от класическа механика до биомолекулярни взаимодействия.