V‑JEPA 2: Искусственный интеллект, который видит, думает и понимает физический мир

Введение

В июне 2025 года Meta* (признана в России экстремистской организацией и запрещена на территории РФ)  представила V‑JEPA 2 — революционную модель искусственного интеллекта, которая способна предсказывать, как будет изменяться физическая сцена во времени, почти как это делает человек. Это значительный шаг в развитии «физического интеллекта» и основа для нового поколения умных и автономных роботов.

📌 Что такое V‑JEPA 2?

V‑JEPA 2 (Video Joint Embedding Predictive Architecture 2) — это улучшенная версия архитектуры V‑JEPA, изначально предложенной Яном ЛеКуном (главой AI-направления Meta*(признана в России экстремистской организацией и запрещена на территории РФ) ). Новая модель обучалась на более чем 1 000 000 часов видеоматериалов, охватывающих сцены повседневной жизни: от падающих предметов до действий рук человека.

Она не требует разметки данных: как и ребёнок, она обучается, просто наблюдая за происходящим, фиксируя закономерности во взаимодействии объектов.

🧠 Как работает V‑JEPA 2: внутренняя «физика» для ИИ

V‑JEPA 2 обучается предсказывать недостающие фрагменты видео — например, на входе ей дают часть сцены, а модель должна «представить», что произойдёт дальше. Такой подход формирует внутреннюю репрезентацию мира (world model), основанную на физике.

Основные особенности:

• • Самостоятельное обучение: модель учится без размеченных данных, просто наблюдая за видеорядом и выявляя закономерности.
• Пространственно-временное моделирование: учитываются и визуальные, и временные связи.
• Абстрагирование и перенос знаний: понимание переносится на ранее не встречавшиеся сцены и объекты.

🤖 Примеры использования в робототехнике

Сценарий 1: Робот на складе

Робот-манипулятор получает задачу: взять коробку и поставить на полку. С помощью V‑JEPA 2 он:

• Анализирует сцену с видеокамеры.
• Строит внутреннее предсказание того, как коробка изменит положение при захвате.
• Планирует действия с учётом устойчивости и траектории.

Сценарий 2: Помощник по дому

Робот наблюдает, как человек убирает предметы. V‑JEPA 2 позволяет ему:

• Предсказывать, где окажется предмет после перемещения.
• Обучаться повторению действий без прямого программирования.
• Избегать ошибок (например, не ронять предметы при переноске).

Сценарий 3: Обучение виртуального робота в симуляции

Представьте себе виртуального робота — например, цифрового аватара, который «живет» в 3D-симуляции (аналог компьютерной игры или тренажёра). V‑JEPA 2 помогает ему:

• Понимать, как изменится положение тела при движении.
• Осваивать баланс, подниматься по наклонной поверхности.
• Предсказывать последствия собственных действий: например, что произойдёт, если он шагнёт вперёд или перенесёт вес на другую ногу.

Это особенно важно при обучении гуманоидных роботов, которые затем могут использовать полученные знания в реальном мире: в логистике, медицине или помощи по дому.

⚙️ Почему это важно для развития ИИ

📈 1. Производительность

Meta*(признана в России экстремистской организацией и запрещена на территории РФ)  утверждает, что V‑JEPA 2 в 30 раз быстрее, чем аналогичная модель Nvidia Cosmos-2 в задачах предсказания видео. Это позволяет использовать её в реальном времени, без задержек.

🔄 2. Универсальность

Модель адаптивна: её можно дообучить под задачи робототехники, дополненной реальности, беспилотного транспорта и других направлений.

📦 3. Масштабируемость

Обучение на видео делает модель независимой от вручную размеченных датасетов — тех, где каждый кадр или объект подписан человеком (например, указано, где «рука», где «мяч»). Такие наборы данных обычно создаются вручную и стоят дорого, особенно в прикладных задачах робототехники или медицины.

Это снижает порог входа для использования в прикладных задачах.

🧬 4. Шаг к AGI

Одним из ключевых достижений V‑JEPA 2 стало формирование так называемой «модели мира» — внутреннего представления окружающей среды, которое позволяет ИИ не просто анализировать, но предсказывать, как сцена изменится в будущем.

Создание таких моделей — не просто модный тренд, а фундаментальная идея на пути к созданию общего искусственного интеллекта (AGI). V‑JEPA 2 обучается не просто «распознавать» объекты, а понимать и логически моделировать их поведение в пространстве и времени, моделировать окружающий мир.

🌐 Открытость и доступность

Meta*(признана в России экстремистской организацией и запрещена на территории РФ)  сделала модель доступной для исследователей, а также выпустила новые бенчмарки для оценки уровня «физического мышления» ИИ:

• V-PF (Video Physical Forecasting) – предсказание последствий.
• V-TOUCH – имитация тактильного взаимодействия с объектами.
• V-COMPLETE – оценка логической завершённости действий.

🧭 Кому это будет интересно

• Начинающим: знакомство с концепцией физического интеллекта на примере визуальной нейросети.
• Инженерам: модель подходит для интеграции в low-cost-роботов.
• Исследователям: доступ к open-source реализации и бенчмаркам от Meta* (признана в России экстремистской организацией и запрещена на территории РФ) .
• AI-стартапам: отличная база для разработки собственных ассистентов.

✅ Заключение

V‑JEPA 2 от Meta* (признана в России экстремистской организацией и запрещена на территории РФ)  — это одна из самых важных моделей 2025 года, ставящая акцент не на генерации текста, а на глубоком понимании визуального и физического мира. В будущем это может изменить представление о том, как ИИ взаимодействует с окружающей средой — не просто реагируя, а предвидя и планируя.

Источники

1. https://opentools.ai/news/meta-unveils-v-jepa-2-the-ai-model-redefining-robotics-with-world-understanding
2. https://www.timesnownews.com/technology-science/meta-launches-v-jepa-2-ai-that-sees-thinks-and-understands-the-physical-world-like-humans-article-151893734
3. https://techcrunch.com/2025/06/11/metas-v-jepa-2-model-teaches-ai-to-understand-its-surroundings/#:~:text=Meta%20on%20Wednesday%20unveiled%20its%20new%20V-JEPA%202,trained%20on%20over%201%20million%20hours%20of%20video