jepa-architecture

JEPA（联合嵌入预测架构）知识技能涵盖 Yann LeCun 提出的自监督学习框架核心原理，详细解析 I-JEPA、V-JEPA 及 V-JEPA 2 等各变体架构设计，对比其与对比学习（如 SimCLR、MoCo）和掩码自编码器（MAE）在目标函数、信息利用方式及表征学习机制上的差异，提供基于 PyTorch 的参考实现代码、训练调参最佳实践（包括损失函数配置、优化器选择、学习率调度等）以及模型部署方案（如 ONNX 导出、推理优化）。当用户提及 JEPA、联合嵌入预测、自监督表征学习、I-JEPA、V-JEPA、世界模型、LeCun 架构、predictive coding 等关键词时触发本技能，适用于深入理解 JEPA 理论机制、搭建 JEPA 训练管线、评估不同自监督学习方法选型等应用场景。

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