{"id":10185,"date":"2024-02-20T07:06:53","date_gmt":"2024-02-20T07:06:53","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=10185"},"modified":"2024-02-22T09:44:53","modified_gmt":"2024-02-22T09:44:53","slug":"meta-releases-v-jepa-a-predictive-vision-model","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/nb\/2024\/02\/meta-releases-v-jepa-a-predictive-vision-model\/","title":{"rendered":"Meta lanserer V-JEPA, en prediktiv synsmodell"},"content":{"rendered":"

Meta har lansert V-JEPA, en prediktiv visjonsmodell som er neste skritt mot Meta Chief AI Scientist Yann LeCuns visjon om avansert maskinintelligens (AMI).<\/strong><\/p>\n

For at AI-drevne maskiner skal kunne samhandle med objekter i den fysiske verden, m\u00e5 de trenes opp, men konvensjonelle metoder er sv\u00e6rt ineffektive. De bruker tusenvis av videoeksempler med forh\u00e5ndstrenede bildekodere, tekst eller menneskelige kommentarer for at en maskin skal kunne l\u00e6re seg et enkelt konsept, for ikke \u00e5 snakke om flere ferdigheter.<\/p>\n

V-JEPA, som st\u00e5r for Joint Embedding Predictive Architectures, er en synsmodell som er utviklet for \u00e5 l\u00e6re disse konseptene p\u00e5 en mer effektiv m\u00e5te.<\/p>\n

LeCun sa at \"V-JEPA er et skritt i retning av en mer grunnleggende forst\u00e5else av verden, slik at maskiner kan oppn\u00e5 mer generalisert resonnering og planlegging.\"<\/p>\n

V-JEPA l\u00e6rer hvordan objekter i den fysiske verden samhandler p\u00e5 omtrent samme p\u00e5 samme m\u00e5te som sm\u00e5barn gj\u00f8r<\/a>. En viktig del av m\u00e5ten vi l\u00e6rer p\u00e5, er ved \u00e5 fylle ut de tomme feltene for \u00e5 forutsi manglende informasjon. N\u00e5r en person g\u00e5r bak en skjerm og ut p\u00e5 den andre siden, fyller hjernen v\u00e5r ut tomrommet med en forst\u00e5else av hva som skjedde bak skjermen.<\/p>\n

V-JEPA er en ikke-generativ modell som l\u00e6rer ved \u00e5 forutsi manglende eller maskerte deler av en video. Generative modeller kan gjenskape en maskert del av en video piksel for piksel, men V-JEPA gj\u00f8r ikke det.<\/p>\n

Den sammenligner abstrakte representasjoner av umerkede bilder i stedet for selve pikslene. V-JEPA blir presentert for en video der en stor del er maskert ut, med akkurat nok av videoen til \u00e5 gi en viss kontekst. Modellen blir deretter bedt om \u00e5 gi en abstrakt beskrivelse av hva som skjer i det maskerte omr\u00e5det.<\/p>\n

I stedet for \u00e5 bli oppl\u00e6rt i \u00e9n spesifikk ferdighet, sier Meta at \"den brukte selvveiledet trening p\u00e5 en rekke videoer og l\u00e6rte en rekke ting om hvordan verden fungerer\".<\/p>\n

\n

I dag lanserer vi V-JEPA, en metode for \u00e5 l\u00e6re maskiner \u00e5 forst\u00e5 og modellere den fysiske verden ved \u00e5 se p\u00e5 videoer. Dette arbeidet er nok et viktig skritt mot @ylecun<\/a>...s skisserte visjon om AI-modeller som bruker en innl\u00e6rt forst\u00e5else av verden til \u00e5 planlegge, resonnere og... pic.twitter.com\/5i6uNeFwJp<\/a><\/p>\n

- AI p\u00e5 Meta (@AIatMeta) 15. februar 2024<\/a><\/p><\/blockquote>\n