LeCun团队JEPA论文：1.09M参数文本模型跨模态对齐超过720亿参数Qwen2.5
LeCun重磅成果单挑Scaling Law，1.09亿参数干翻720亿，训练方式比堆参数更本质
LeCun与Randall Balestriero发表论文，用JEPA的Good Views训练方式在跨模态表征对齐任务上取得数学证明与实验结果：109M参数文本JEPA在WIT-1024基准上对齐分数超过720亿参数的Qwen2.5，达到相同效果所需训练样本降至1/42。
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LeCun与Randall Balestriero发表论文，用JEPA的Good Views训练方式在跨模态表征对齐任务上取得数学证明与实验结果：109M参数文本JEPA在WIT-1024基准上对齐分数超过720亿参数的Qwen2.5，达到相同效果所需训练样本降至1/42。
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