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近期，人工智能专家Yann LeCun推荐了一种名为JEPA（Joint-Embedding Predictive Architecture）的新方法，该技术正被应用于大型语言模型（LLM）的训练中。与传统依赖输入空间进行预测（如下一个词预测）的方式不同，JEPA借鉴计算机视觉领域的思路，转而在嵌入空间中进行训练。这种方法通过捕捉更高层次的语义结构，显著提升了模型的性能与鲁棒性。研究表明，在嵌入空间中建模有助于减少噪声干扰，并增强模型对语义变化的适应能力，为LLM训练提供了更具前景的技术路径。