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LeCun团队新研究：1.09亿参数JEPA模型在跨模态表征对齐上超过72B模型
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
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Yann LeCun 与 Randall Balestriero 团队发表研究，显示采用 Good-View JEPA 架构训练的 1.09 亿参数文本模型，在跨模态表征对齐任务上的表现超过了 720 亿参数的 Qwen2.5。
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