JEPA-Reasoner: 解耦AI推理与Token生成

这项研究引入了一种新颖的架构JEPA-Reasoner，它将AI模型中的潜在推理与token生成解耦。 这一发现对于提高模型效率、可解释性，并可能降低计算成本具有重要意义。

• •JEPA-Reasoner 提出了一种新的AI模型架构。
• •该架构侧重于分离推理和生成过程。
• •这种分离可能导致效率和可解释性的进步。