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AC-JEPA跨模态联合嵌入预测架构提出
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AI 综述
2026年10月28日，arXiv cs.AI 刊出 AC-JEPA，一种面向视觉到符号翻译的锚定跨模态联合嵌入预测架构。该架构为兼容 SFT 的插件式设计，利用成对数据双向预测掩码中间状态，并结合联合嵌入与 token 级监督完成视觉到符号翻译。在光学化学结构识别的 WildMol 基准 Simple 集上，AC-JEPA 准确率达 76.07%，高于单独使用 SFT 的 67.40%。在使用相同伪标签数据自训练时，AC-JEPA 准确率升至 80.23%，而直接 SFT 则从 67.40% 降至 63.47%。
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最新进展10月28日 12:00
AC-JEPA在WildMol Simple集准确率达76.07%，伪标签自训练后升至80.23%。报道时间线
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10月28日
- arXiv cs.AIAC-JEPA：面向视觉到符号翻译的锚定跨模态联合嵌入预测架构
AC-JEPA 是兼容 SFT 的插件式架构，用成对数据双向预测掩码中间状态，结合联合嵌入与 token 级监督做视觉到符号翻译。在光学化学结构识别的 WildMol 基准 Simple 集上，其准确率达 76.07%，高于单独 SFT 的 67.40%。相同伪标签数据自训练时，AC-JEPA 升至 80.23%，直接 SFT 从 67.40% 降至 63.47%。
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