JEPA证明柏拉图假设：对齐不靠规模靠设计

这篇论文的杀伤力在于直接挑战了Scaling Law的叙事霸权。之前大家默认模型越大、模态越多，表征自然会收敛，这篇用定理证明收敛效率取决于你怎么构造预测目标，而不是你烧了多少卡。

JEPA是LeCun力推的架构路线，这次拿到理论背书后，Meta在自回归主流之外的筹码变重了。做视频-语言对齐、世界模型的团队值得重新审视技术选型，尤其如果你还在用next-token prediction做多模态，可能正在走弯路。

论文热度不高但方法论很扎实，建议关注后续是否开源代码和具体实验配置。