第19章―論文の結果を帳簿にする

数字に四枚の荷札を付ける

数字だけが三つ届いた

封筒には「61.0」「20.8倍」「69.5」とだけあります。何の試験か分かりません。そこで帳簿に、学習データ、計算予算、評価用プローブ、報告者の四欄を作ります。全部埋まるまで、数字は結論欄へ移しません。

帳簿の表紙

以下はすべて LeVJEPA arXiv v1（2026-08-27）の予稿にある著者報告です。本講座は大型学習を独立に再実行していません。公開チェックポイントの取得も独立再現ではありません。表ごとに条件が違い、最高値を切り貼りした「架空の一モデル」を作ってはいけません。

1冊目：同じ240周、異なる計算量

著者は各方式の公式実装と推奨ハイパーパラメータを使い、同じ K710の20%、240周、実効バッチサイズ 3,072で再学習し、評価側のトークン数も合わせています。

「5.6–20.8×」はS/B/Lにわたる総事前学習 FLOPs の比です。実時間、VRAM、全課題の正解率の倍率ではありません。

2冊目：同じ総 FLOPs

ViT-B、K710の20%、総事前学習計算を固定します。1サンプルあたりの節約を長い学習へ回し、LeVJEPA は 1085周、V=10。IN1K/SSv2 は注意機構付きの凍結プローブによる top-1、K400 は凍結トークンの平均プーリングと線形プローブによる top-1 です。

61.0は次点53.4より 7.6ポイント高く、K400も最高です。SSv2 は最高43.6より 3.2ポイント低い。「運動でも競争力がある」はよくても、「運動ですべて首位」は帳簿に反します。

3冊目：動画学習と静止画学習

同じ元動画のフレーム、同じ総 FLOPs、ViT-B で比較します。DINOv2 は公式実装で単一フレームを学び、11.7Mフレーム標本、11,400最適化ステップ。LeVJEPA は240周条件です。どちらも注意機構付きの凍結プローブで評価します。

DINOv2 は IN1K が3.1ポイント高い。LeVJEPA の SSv2 は約1.8倍です。動画が全軸で勝ったとも、二つの試験から一般的な世界理解を得たとも言えません。

4冊目：消費者向け GPU と VideoMix

ここには重要な不一致があります。2026-09-05時点で、公式プロジェクトページは VideoMix を 67.5/55.0と表示する一方、arXiv v1、固定 README、モデルカードは 69.5/55.0です。本シリーズは宣言した arXiv v1 を軸に69.5を採用し、食い違いを明記します。都合よく数字を選んだのではありません。

パッチ PCA と問い–パッチ類似度は定性的結果で、領域分割や追跡の点数ではありません。どの帳簿にも動作条件付き予測や計画実験はありません。

61.0の完全な一行

「著者報告、arXiv v1、ViT-B、K710の20%、同じ総 FLOPs、1085周、V=10、IN1K の注意機構付き凍結プローブで top-1 が61.0」。これだけ付ければ数字を外へ持ち出せます。

元帳の原本

• LeVJEPA v1：比較表と規模拡張実験
• 公式プロジェクトページ：現時点の67.5表記
• 固定 README：69.5/55.0、一般向けの実行条件
• 固定版 VideoMix モデルカード：1,806,869本と公開重み

三行の監査メモ

1. 数値はすべて予稿の著者報告で、本講座の独立再現ではありません。
2. 61.0/40.4/44.6 は FLOPs 一致、69.5/55.0 は大規模 VideoMix ViT-L です。
3. 外観やK400の首位はSSv2の首位でもなく、計画の証拠でもありません。

帳簿テスト

1. 61.0、40.4、44.6は同じプローブで測りましたか。
2. 69.5/55.0はK710 20%だけで学習しましたか。
3. この表を本講座の独立再現と呼べますか。