JEPA 柏拉图表示定理的提出与验证

2026年10月30日，arXiv 人工智能板块刊出 Randall Balestriero 与 Yann LeCun 的论文，将柏拉图表示假说转化为定理：只要正样本对是同一场景的两次观测（good views），分别在任何数量模态上训练的 JEPA 所学表示仅相差一个旋转。论文同时报告实验：good views 达到同等对齐所需训练样本比下一 token 预测少 42 倍；109M 参数的文本 JEPA 对齐 DINOv2 和 CLIP 图像编码器的效果优于所有评测的语言模型（最大 72B 参数）。报道称该工作“证明并改进”了柏拉图表示假说，目前进展停留在论文发布与实验报告层面，尚无后续独立复现或同行评议结果的报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。