1. 核心结论V-JEPA 2 的整体训练流程可以分成两个主要阶段：Stage 1：V-JEPA 2 自监督预训练（Self-Supervised Pretraining）Stage 2：V-JEPA 2-AC 动作条件后训练（Action-Conditioned Post-Training）这两个阶段虽然都包含一个名为 Predictor 的模块，但它们的 Predictor不是同一个模型。更准确地说：P S t a g e 1 ≠ P S t a g e 2 \boxed{P_{\mathrm{Stage1}}\neq P_{\mathrm{Stage2}}}PStage1​=PStage2​​二者不仅参数不共享，而且在模型规模、输入形式、注意力结构和学习目标上都存在明显差异。真正从 Stage 1 继承到 Stage 2 的，是 Stage 1 训练得到的视频编码器（Video Encoder）以及它定义的潜在表征空间（Latent Representation Space）。整个继承关系可以概括为：Stage1Encoder → Stage2FrozenEncoder \boxed{\text{Stage 1 Encoder}\rightarrow\text{Stage 2 Frozen Encoder}}Stage1Encoder→Stage2FrozenEncoder​而不是：Stage1Predictor → Stage2Predictor \boxed{\text{Stage 1 Predictor}\rightarrow\text{Stage 2 Predictor}}Stage1Predictor→Stage2Predictor​因此，理解 V-JEPA 2 的关键并不是把它看成“先训练一个 Predictor，再给这个 Predictor 加上 Action 继续微调”，而应该理解成：Stage 1 首先通过掩码预测学习一个高质量视觉表征空间；Stage 2 冻结这个表征空间，并在其上重新训练一个专门负责动作条件动力学预测的新 Predictor。2. V-JEPA 2 两阶段的总体结构可以先用一个简单的数学结构表示两阶段模型。Stage 1：E θ ( 1 ) + P ϕ ( 1 ) E_{\theta}^{(1)}+P_{\phi}^{(1)}Eθ(1)​+Pϕ(1)​其中：E θ ( 1 ) E_{\theta}^{(1)}Eθ(1)​是视频编码器（Video Encoder）P ϕ ( 1 ) P_{\phi}^{(1)}Pϕ(1)​是掩码预测器（Masked Predictor）Stage 1 完成之后，Stage 2 使用：E θ ( 1 ) ⏟ 继承并冻结 + P ψ ( 2 ) ⏟ 重新训练 \underbrace{E_{\theta}^{(1)}}_{\text{继承并冻结}}+\underbrace{P_{\psi}^{(2)}}_{\text{重新训练}}继承并冻结Eθ(1)​​​+重新训练Pψ(2)​​​因此：P ϕ ( 1 ) ≠ P ψ ( 2 ) P_{\phi}^{(1)}\neq P_{\psi}^{(2)}Pϕ(1)​=Pψ(2)​Stage 2 并不是简单地在 Stage 1 Predictor 上增加 Action 输入，而是重新训练一个新的动作条件预测器（Action-Conditioned Predictor）。从功能上看，两者分别承担：Stage1Predictor：MaskedFeaturePrediction \text{Stage 1 Predictor：Masked Feature Prediction}Stage1Predictor：MaskedFeaturePrediction以及：Stage2Predictor：Action-ConditionedFuturePrediction \text{Stage 2 Predictor：Action-Conditioned Future Prediction}Stage2Predictor：Action-ConditionedFuturePrediction这是整个 V-JEPA 2 → V-JEPA 2-AC 设计中最重要的区别之一。3. Stage 1：Predictor 是一个掩码特征预测器3.1 Stage 1 的真正目标Stage 1 的目标不是直接训练机器人世界模型，而是进行大规模视频自监督表征学习（Self-Supervised Representation Learning）。其核心问题是：如果视频的一部分内容被遮挡，仅根据剩余的视频上下文，模型能否预测被遮挡部分在 latent space 中应该具有怎样的表示？因此 Stage 1 本质上执行：VisibleContext → MaskedLatentRepresentation \text{Visible Context}\rightarrow\text{Masked Latent Representation}VisibleContext→MaskedLatentRepresentation而不是直接：CurrentState + Action → FutureState \text{Current State}+\text{Action}\rightarrow\text{Future State}CurrentState+Action→FutureState换句话说，Stage 1 Predictor 并没有显式的动作输入。3.2 Stage 1 的三个核心模块Stage 1 可以抽象为三个模型组件：1. 上下文编码器即上下文编码器（Context Encoder）：E θ E_{\theta}Eθ​负责处理经过 Mask 后的视频输入。2. Predictor即：P ϕ P_{\phi}Pϕ​负责根据可见区域的 latent representation，预测被 Mask 区域的 latent representation。3. EMA Target Encoder即指数移动平均目标编码器（EMA Target Encoder）：E θ ˉ E_{\bar{\theta}}Eθˉ​它负责产生训练目标。其参数并不是直接通过梯度更新，而是通过 Context Encoder 的参数做指数移动平均（Exponential Moving Average, EMA）。3.3 Stage 1 的训练目标Stage 1 的目标可以写成：min ⁡ θ , ϕ , Δ y ∥ P ϕ ( Δ y , E θ ( x ) ) − sg ⁡ ( E θ ˉ ( y ) ) ∥ 1 \min_{\theta,\phi,\Delta_y}\left\|P_{\phi}\left(\Delta_y,E_{\theta}(x)\right)-\operatorname{sg}\left(E_{\bar{\theta}}(y)\right)\right\|_1θ,ϕ,Δy​min​∥Pϕ​(Δy​,Eθ​(x))−sg(Eθˉ​(y))∥1​其中：x xx表示经过 Mask 后可见的视频上下文y yy表示预测目标区域E θ E_{\theta}Eθ​是 Context EncoderE θ ˉ E_{\bar{\theta}}Eθˉ​是 Target EncoderP ϕ P_{\phi}Pϕ​是 Predictorsg ⁡ \operatorname{sg}sg表示停止梯度（Stop Gradient）因此，Stage 1 Predictor 学习的是类似：P ( z m a s k e d ∣ z v i s i b l e ) P(z_{\mathrm{masked}}\mid z_{\mathrm{visible}})P(zmasked​∣zvisible​)的条件关系。它回答的问题类似于：在当前视频语义和运动上下文下，被遮挡区域的视觉 latent 应该是什么？所以 Stage 1 Predictor 更接近一个服务于 representation learning 的预训练预测头（Pretraining Prediction Head）。4. Stage 1 Predictor 的规模其实很小V-JEPA 2 的 Encoder 可以非常大，例如 ViT-L、ViT-H、ViT-g。但 Stage 1 的 Predictor 并没有随着 Encoder 同等扩大。论文中 Stage 1 使用的 Predictor 大致采用ViT-S Predictor规模：参数量约：22MHidden Dimension：384Depth：12Attention Heads：12MLP Dimension：1536因此可以近似表示为：P S t a g e 1 ≈ ViT-S , 22 Mparameters P_{\mathrm{Stage1}}\approx\text{ViT-S},\quad22\text{M parameters}PStage1​≈ViT-S,22Mparameters这实际上揭示了一个非常重要的设计思想：V-JEPA 2 Stage 1 真正需要训练好的核心资产是 Encoder，而不是 Predictor。Predictor 主要负责产生足够有效的自监督训练信号，使 Encoder 被迫学习视频中的高层结构。因此，即使 Encoder 很大，Predictor 本身也不必拥有相同规模。5. Stage 1 真正留下来的是什么？Stage 1 最重要的训练结果不是：P ϕ P_{\phi}Pϕ​而是：E θ E_{\theta}Eθ​也就是一个可以将视频映射到高质量 latent representation 的视觉编码器：x t → E θ z t x_t\xrightarrow{E_{\theta}}z_txt​Eθ​​zt