Akasha 2：哈密顿状态空间对偶与视觉语言联合嵌入预测架构
计算机视觉与模式识别
2026-01-13 v1 人工智能
摘要
我们提出 Akasha 2，这是一个 Integrates 哈密顿状态空间对偶（H-SSD）与视觉语言联合嵌入预测架构（VL-JEPA）的前沿多模态架构。该系统利用增强了稀疏哈密顿专家混合（SMoE-HE）的 Mamba-3 选择性状态空间模型（SSM），通过符号积分实现潜在物理守恒律。对于视觉合成，我们引入了哈密顿流匹配（HFM）和持久 3D 高斯溅写（3DGS），实现移动硬件上低于 50ms 的超低延迟。这一工作在潜在世界模型范式中取得突破，通过全息记忆架构实现前所未有的时空一致性。我们的ethods 证明，将物理感知的归纳偏置引入神经网络架构可显著提升性能：领先的视频预测（FVD: 287）、比扩散模型快 4 倍的视觉合成、在保持能量守恒的同时比变压器基线快 3-18 倍。
引用
@article{arxiv.2601.06212,
title = {Akasha 2: Hamiltonian State Space Duality and Visual-Language Joint Embedding Predictive Architectur},
author = {Yani Meziani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.06212},
year = {2026}
}
备注
12 pages, 6 figures, 3 tables. Includes appendices with pseudocode and implementation details. Supplementary materials eventually at github.com/yanimeziani/akasha