Il team di Yann LeCun sta continuamente avanzando con JEPA. Il loro nuovo studio rivela che il termine anti-collasso nelle Architetture Predittive di Embedding Congiunto (JEPA) fa più che semplicemente prevenire rappresentazioni banali: stima implicitamente la densità dei dati. Ciò significa che qualsiasi JEPA addestrato (ad es., I-JEPA, DINOv2 o MetaCLIP) può calcolare le probabilità campionarie in forma chiusa utilizzando il suo Jacobiano, consentendo la curatela dei dati, la rilevazione di outlier e la stima della densità gratuitamente. Basandosi su questa scoperta, introducono JEPA-SCORE: trasformando gli encoder auto-supervisionati in stimatori di densità efficienti e fondati su teorie — senza necessità di riaddestramento.